主成分分析法在高速公路沥青路面使用性能评价中的应用

在多指标综合评价中，主成分分析方法是一种较为客观的综合评价方法。利用这种方法对高速公路沥青路面使用性能进行综合评价，不仅能综合反映各指标对路面评价值影响强弱的信息，而且可以确定各指标的较客观的权重，由此尽量地避免评价过程中主观因素的影响，为正确进行高速公路沥青路面养护决策提供了保证。     

基于遗传神经网络的路面使用性能评价预测

基于遗传神经网络算法,在进行高速公路路面使用性能评价与预测时,引入遗传神经网络,建立高速公路路面使用性能评价与预测模型,通过该模型,评价和预测了吉林某高速公路路面使用性能。结果表明:与BP网络预测PCI的结果相比,遗传神经网络预测PCI的结果与高速路面PCI实际值误差缩小更明显,这表明遗传神经网络模型预测精度得到很大程度提高。测试结果说明,本研究提出的遗传神经网络预测方法是可行的,它可以作为高速路面一种有效预测手段,提供科学方法进行公路路面使用性能的评价与预测。     

沈大高速公路路面使用性能养护综合评价模型的研究

以沈阳至大连高速公路路况普查的数据为基础，考虑路面性能参数的概率分布特性，建立了高速公路沥青路面使用性能养护综合评价模型，并通过产例将其与国内外模型进行了对比分析，验证了其实用性。然后通过进一步研究建立了此模型与养护经济费用的关系，找出了路面养护费用增长的敏感阶段，建立基于路况综合评价的路面养护优先级别，为高速公路养护优先排序提供了一个简捷的参考方法，最后应用马尔可夫过程建模方法，建立了路况综合评价随时间衰变的概率预测矩阵，使之可供养费用分析之用，通过以上研究，此模型可为高速公路沥青路面的养护评价，养护对策的优先排序，养护资金的优化决策分析提供参考。     

高速公路沥青路面使用性能评价系统研究

指出了现行公路路面使用性能评价体系的不足之处,建立了高速公路沥青路面使用性能评价指标体系,并针对各个指标提出了相应的评价标准与方法.     

基于混合遗传神经网络的高速公路沥青路面使用性能评价方法研究

目的在于基于混合遗传神经网络算法,研究高速公路沥青路面使用性能评价方法。在本篇研究中,将应用混合遗传神经网络算法,分析评价高速公路沥青路面的使用性能,并进一步优化制定提升究高速公路沥青路面使用性能决策,提升高速公路沥青路面的使用性能。路面使用性能的正确评价是合理制定养护维护计划、进行投资决策的重要依据之一;分析实际之中高速公路沥青路面的相关特点,有针对性的找出研究高速公路使用性能的评价指标,并进一步优化制定高速公路沥青路面使用性能。研究结果证实,基于混合遗传神经网络算法,通过对某地区高速公路路面的评价,能够准确、科学的评价高速公路路面使用性能,方便快捷的给出使用性能评价结果,提升评价结果的科学、准确性能。     

公路沥青路面使用性能灰色综合评估

公路在交通荷载和自然环境的共同作用下，路面使用性能会随着时间推移而日益衰减，从而直接影响车辆的行驶速度和运输的安全性、经济型和舒适性。为了评估和预测路面使用性能状况，便于进行科学地养护和管理，文章系统地提出了公路沥青路面使用性能评价的指标体系和分级标准，建立了沥青路面使用性能灰色综合评价模型。最后，结合选取路段的实测数据与规范推荐评价方法进行了应用与对比分析。     

主成分分析法在高速公路沥青路面使用性能评价中的应用

在多指标综合评价中,主成分分析方法是一种较为客观的综合评价方法.利用这种方法对高速公路沥青路面使用性能进行综合评价,不仅能综合反映各指标对路面评价值影响强弱的信息,而且可以确定各指标的较客观的权重,由此尽量地避免评价过程中主观因素的影响,为正确进行高速公路沥青路面养护决策提供了保证.     

高速公路沥青路面预防性养护评价体系研究

根据高速公路半刚性基层沥青路面预防性养护的特点,提出用裂缝、车辙和修补3种类型来表征高速公路沥青路面的破损,并建立了6个单项路面性能指标的评价体系;以路面结构强度指数作为控制指标,综合考虑其余5个单项指标对路面综合性能的影响,利用灰色聚类理论建立了基于三角白化权函数的路面使用性能综合聚类评价模型.     

高速公路沥青路面使用性能评价模型的探讨

充分考虑高速公路行车特点及对路面使用性能的要求，利用河北省高速公路的调查数据，分析目前养护规范评价模型在高速公路应用中的不适之处，提出应建立能正确反映高速公路使用性能的评价模型结构体系；并在原有路况指数模型的基础上，增加独立的车辙模型和车辙、破损二元模型。     

高速公路沥青路面使用性能评价指标

该文从路面功能、结构、承载能力、安全性四个方面介绍了目前公路路面使用性能评价常用的指标；并针对高速公路沥青路面的特点对评价指标进行了改进；最后通过对资料的分析与总结，提出了目前公路路面使用性能评价指标的几个发展方向。