Nghiên cứu dự báo lực căng dây cáp cầu dây văng sử dụng kỹ thuật máy vector hỗ trợ

Abstract

Lực căng cáp là một đại lượng quan trọng đảm bảo sự làm việc ổn định và an toàn của cầu dây văng. Trong nghiên cứu này, mục tiêu chính là dự báo giá trị lực căng cáp của cầu dây văng sử dụng mô hình máy vector hỗ trợ (SVM), là một trong những mô hình trí tuệ nhân tạo điển hình. Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian về lực căng cáp thu thập từ dữ liệu quan trắc Cầu dây văng Nhật Tân, Hà Nội tại thời điểm từ 01/03/2018 đến 29/7/2018 được sử dụng để xây dựng và kiểm chứng mô hình. Các chỉ số thống kê như R², RMSE, và MAE được sử dụng để kiểm chứng độ chính xác của mô hình dự báo. Kết quả nghiên cứu thể hiện rằng mô hình SVM có độ chính xác tương đối tốt (R² = 0.74), có thể chấp nhận được trong dự báo lực căng cáp của cầu dây văng. Kết quả của nghiên cứu cung cấp công cụ hỗ trợ trong dự báo giá trị lực căng cáp của cầu dây văng, giúp giảm thiểu rủi ro trong quá trình khai thác và vận hành công trình cầu dây văng.