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A multi-model software platform for predicting and visualizing bridge-vehicle collision risks
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PRE
AI
DOI：10.1007/s41062-025-02452-6.png)
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摘要
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车辆与桥梁的碰撞对交通运输基础设施和公共安全构成重大风险。近期研究利用桥梁数据集和机器学习工具提出了评估并突出高风险桥梁的模型。本文介绍了基于Python的软件开发平台，通过集成可视化和建模实现交互式、数据驱动的桥梁-车辆碰撞风险评估。该工具支持多种分析方法，包括基于规则的逻辑、机器学习算法、模糊推理系统以及结合各自优势的混合模型。平台具有交互式图形界面，包含地理映射、动态数据过滤，并与Google Maps等外部地图服务集成。结果可导出用于进一步工程分析或报告。该软件旨在供结构工程师、交通规划者和基础设施管理部门使用，以支持桥梁保护、加固和政策的优先级排序。软件架构允许未来模型扩展和数据集扩充，使其适应多样化的交通系统和不断变化的风险指标。本文讨论了设计方法论、实现框架、建模策略及使用州级桥梁库存数据的示例应用。预测模型与平台共同构成一个前沿工具，用于预测和突出易受车辆碰撞风险影响的桥梁，使利益相关者和交通界能够就进一步调查和维护做出明智决策。从而实现桥梁基础设施的安全与可持续性。
Keyword:
Machine learning
Software platform
Bridge infrastructure
Bridge vulnerability
Vehicle collisions
期刊
I
IF:
2.4
论文数:
458
被引数:
3.5K
机构
引用论文
Performance-based risk assessment of reinforced concrete bridge piers subjected to vehicle collision基于性能的钢筋混凝土桥墩车辆碰撞风险评估
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