摘要
本发明基于机器学习的钢管混凝土寿命预测方法及系统。该方法通过采集传感器数据、外部环境数据、无人机图像和卫星遥感数据作为原始数据和实时监测数据,对原始数据进行融合、去噪、归一化和缺失值填补,生成特征矩阵。利用机器学习模型对特征矩阵进行训练,得到初始寿命预测模型,并通过增量学习算法持续接收实时数据进行动态更新,得到动态优化后的寿命预测模型。根据结构老化特征,将寿命预测划分为初期老化、中期损伤和高龄阶段,分别应用定制化模型进行精准预测。最终将预测结果集成到智能决策支持平台,通过可视化工具展示预测结果、结构健康状态和维护建议。本发明显著提升了钢管混凝土结构寿命预测的精度和实时性,具有广泛的应用前景。