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基于WIM数据过桥车辆疲劳载荷模型研究的中期报告
本项目旨在基于WIM（Weigh-In-Motion）数据，研究过桥车辆的疲劳载荷模型。本中期报告将详细介绍研究进展、方法和结果。
1.研究进展
本项目的研究进展主要包括以下三个方面：
（1）收集WIM数据。我们从多个WIM站点收集了约100个月的数据，包括车辆类型、车速、轴重等信息。
（2）分析WIM数据。我们使用统计分析方法对WIM数据进行了分析，包括数据预处理、数据描述统计、数据相关性分析等。
（3）建立疲劳载荷模型。我们正在建立基于WIM数据的疲劳载荷模型，包括车辆类型、车速、车道位置、轴距等因素。
2.方法
我们使用以下方法进行研究：
（1）数据预处理。我们对WIM数据进行了清理和预处理，包括数据筛选、异常值检测和缺失值填补。
（2）数据描述统计。我们对WIM数据进行了描述统计分析，包括频数分布、平均值、方差等。
（3）数据相关性分析。我们使用相关系数和散点图等方法，对WIM数据中的关键因素进行了相关性分析。
（4）建立疲劳载荷模型。我们使用回归分析和机器学习方法，建立基于WIM数据的疲劳载荷模型。
3.结果
我们的初步研究结果表明：
（1）轴重是影响过桥车辆疲劳损伤的最重要因素，车速和车辆类型也对疲劳损伤有影响。
（2）建立基于WIM数据的疲劳载荷模型的精度与机器学习模型（例如，随机森林）相比，多元回归模型更好。
4.结论
本项目的中期报告旨在介绍研究进展、方法和初步结果。我们将继续研究并改进这个疲劳载荷模型，为过桥车辆疲劳损伤的评估和预测提供更准确的方法。