基于组合预测模型的沥青路面养护方案规划

为解决高等级沥青路面养护需求不明确的问题,基于历年定检报告,采用组合预测模型预测未来沥青路面的技术状况指标。结合养护时机判断标准,对预测的技术状况指标进行统计分析及养护方案规划。综合现场病害情况和交通量等给出推荐的养护方案,统计养护方案工程量。对比实际处治方案与预测方案,分析了实际工程量与预测工程量间的关系。研究表明,组合预测模型所预测的处治工程量略小于实际处治工程量,工程量偏差不大,故该组合预测模型能较好地指导沥青路面养护方案规划。     

基于灰色-马尔科夫理论的沥青路面性能预测研究

结合灰色理论短期预测优势以及马尔科夫预测模型无后效性特点,建立基于灰色-马尔科夫理论的组合预测模型,研究沥青路面性能衰变规律。以重庆某高速公路历年RQI检测数据为例,用MATLAB计算RQI灰色预测值并验证模型的精度;通过灰色预测方程反算使用年限序列,并建立马尔科夫状态转移矩阵,对RQI进行预测。结果表明:灰色预测模型对RQI预测精度达到一级,预测结果可靠性较高;根据灰色-马尔科夫模型,预测RQI衰变规律,对比单一的灰色预测模型,灰色-马尔科夫组合预测模型精度更高,更适用于路面性能的长期预测。     

基于Gamma与Markov的沥青路面性能预测模型对比分析

路面使用性能预测作为路面管理系统中的重要组成部分,是进行沥青路面养护管理决策的重要依据和前提条件。该文引入Gamma和Markov两种随机过程的相关理论,分别构建沥青路面使用性能预测模型,对与路面退化性质相关的不确定性进行阐述。结果表明：随机过程模型在预测路面性能退化和路面寿命方面具有一定的作用。然后通过Matlab软件编程对沥青路面使用性能和寿命进行预测,获得了沥青路面状态退化曲线,大大提高了预测的精度和有效性。最终以河北省某试验路段为例,通过对Gamma与Markov过程预测模型的对比分析,证明了基于Gamma过程的沥青路面性能预测模型的实用性和优越性,为未来的沥青路面使用性能预测提供了新的思路。     

基于组合预测模型对公路沥青路面使用性能预测的研究

当前,国内已经构建起完善的高速公路网,而各地针对高速公路的养护模式与技术手段各不相同,且缺乏一个有效的技术手段。在针对高速公路养护技术现状下,以路面使用性能预测评价为基础,构建了基于神经网络和马尔科夫组合预测的路面使用性能预测模型框架。针对路面状况指数PCI、行驶安全指数SRI、行驶质量质量RQI,通过建立组合预测模型,进行路面使用性能的预测,研究结果表明:采用加权算数平均组合、加权平方和平均组合、加权比例平均组合相较于单一的马尔科夫预测以及神经网络预测,在预测精度和预测误差范围上都要得到了很大提高,尤其是加权平方和平均组合所构成的路面使用性能预测模型获得了很好的使用性能预测结果。     

小波模糊神经网络在高速公路沥青路面性能预测中的应用

针对高速公路沥青路面养护管理的需求,将小波变换理论与模糊神经网络结合起来,建立用于高速公路沥青路面性能预测的小波模糊神经网络。对路面性能的原始数据列进行小波分析后,再通过样本学习训练,获取预测的数据列,最后通过重构获得路面性能的预测数据列。将小波模糊网络与一般神经网络的预测结果相比较,结果表明：采用小波模糊神经网络对高速公路沥青路面性能预测可降低人为因素影响,保证预测结果尽可能客观,提高预测效率。     

养护干预下路面性能衰变预测模型

研究养护干预下路面使用性能的衰变状况和衰变模型是路面结构寿命周期内制定养护维修决策的重要内容。文中基于广肇高速公路路面性能检测数据,考虑养护干预对沥青路面性能衰变状况的影响,提出特定养护措施下沥青路面性能的双参数曲线和灰色系统理论+马尔可夫转移概率衰变模型,以评价不同养护条件下沥青路面性能的衰变规律。     

基于IFA-SVM的高速公路沥青路面使用性能预测

针对传统定性法对高速公路沥青路面使用性能预测精度不高的问题,结合支持向量机理论和改进萤火虫算法,建立了一种基于IFA-SVM的预测模型。首先在预测模型中引入萤火虫领域搜索,克服了寻优过程中随着迭代次数的增加而发生萤火虫的随机移动。其次,在后续寻优过程中采用动态调整算法搜索步长来平衡全局搜索能力,加快了SVM模型性能参数的寻优选择。最后通过实例验证,并与标准FA-SVM预测方法进行对比分析,验证了IFA-SVM模型的有效性和预测精度的可行性。研究结果表明:(1)采用标准FA-SVM对G6高速公路白银段路面使用性能各个指标进行预测,其相对误差最大达2.543 5%,最小为0.820 6%,而利用IFA-SVM模型预测结果的相对误差最值分别为1.085 8%和0.365 4%,且其均方根误差均小于标准FA-SVM方法。(2)IFA-SVM模型在高速公路沥青路面使用性能预测时,收敛速度更快,精度高于标准的FA-SVM,预测结果不仅更加接近实测值,而且对高速公路沥青路面的养护决策提供有效支持。     

G6高速公路巴新麻段沥青路面使用性能预测研究

沥青路面使用性能预测对路面的预防性养护决策起着决定性的作用。文中在整理和分析G6高速公路巴新麻段4年路况调查数据的基础上,对该路段的路面使用性能进行评价,提出了适用于G6高速公路或类似条件网级路面使用性能S形预测模型,并将预测结果与实际调查数据相对比,结果表明该模型能较好地预测该路段今后几年各沥青路面使用性能评价指标的变化。     

基于寿命周期的高速公路养护决策优化研究

本文基于江苏省高速公路成本最小化、性能效益最大化的养护目标,采用寿命周期费用分析的方法对高速公路单路段多年和多路段多年决策优化方法进行了研究,考虑以交通量、车辙深度、横缝状况指数、平整度IRI、横向力系数SFC和修补率作为决策指标,通过高速公路沥青路面养护决策树和路面性能衰变模型,实现单路段多年决策优化。并以养护公司年度养护预算费用为约束,以寿命周期内路面使用性能指数PQI提升最大为决策目标,对各路段寿命周期内不同的养护方案组合进行优化求解,最终确定了有费用约束和无费用约束下的多路段多年最优方案的求解办法。最后选取某高速公路样本路段进行了寿命周期内的多路段养护决策。     

江苏省高速公路沥青路面预防性养护技术分析与研究

预防性养护最佳时机、预防性养护方案的选择是沥青混凝土路面预防性养护技术的重要内容.对江苏省高速公路沥青路面性能衰减特征进行分析,得出其最佳预防性养护时机范围,在此基础上,综合分析江苏省高速公路沥青路面性能、气候条件和交通量状况及各项预防性养护措施的适用性,提出江苏省高速公路沥青路面预防性养护技术的选择指南,对江苏省沥青...     

基于决策树模型的沥青混凝土路面养护计划辅助决策研究

通过分析养护工程性质、养护决策影响因素,依据湖南省高速公路路面养护管理实际,建立了高速公路沥青路面养护决策树模型,并提出了基于决策树模型的无资金约束条件下养护需求分析流程及资金约束条件下最大路面性能水平的养护计划优化方法,为高速公路沥青路面养护决策提供参考.     

高速公路沥青路面机械化养护

基于高速公路所发挥的重要作用,对高速公路沥青路面养护的特点进行了详细介绍;分析了高速公路沥青路面养护机械化的内涵以及主要特点.同时通过日常养护机械、大中修养护机械、再生养护机械对养护机械进行了阐述;通过科学配置养护设备应具备条件、设备配置时应考虑的原则2个方面对高速公路沥青路面养护机械的合理配置进行了分析.实践证明,推行机械化养护是中国高速公路技术发展的必然趋势.     

基于灰色理论的沥青路面使用性能预测模型

依托辽宁某高速公路工程多年的路面检测数据,应用灰色理论对其进行分析,建立了沥青路面性能衰减模型,对模型进行精度检验,确定模型对路面性能预测的准确性,然后对路面衰变模型进行分析,预测辽宁省某高速公路路面近年的性能衰变过程,从而确定需要采用的养护方式。     

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。     

基于改进新维灰色预测模型的沥青路面结构承载能力评价指标预测方法研究

分析了新维灰色模型预测路面承载能力评价指标的可行性,选取陕西省某条高速公路路段2012年至2016年弯沉检测数据建立传统新维灰色预测模型,引入残差对传统新维灰色预测模型进行改进,运用马尔可夫状态转移矩阵来判断残差预测值在时的符号,建立改进残差新维灰色马尔可夫预测模型,提高了预测精度。并对该路段2017年沥青路面承载能力评价指标进行了预测,并根据预测结果提出养护建议。     

基于回归分析法的甘肃省河西地区高速公路沥青路面使用性能预测

路面使用性能预测是科学养护决策的基础。为科学掌握甘肃省河西地区高速公路路面使用性能衰变规律,合理预测大修年限,本文提出了基于回归分析法的沥青路面使用性能预测方法,并运用连霍高速张掖段路况数据分析了使用性能预测的过程。结果表明:建立甘肃省高速公路沥青路面使用性能预测回归模型的方法简单实用,预测误差较小,为之后能准确掌握甘肃省沥青路面使用性能变化趋势并得到合理的养护决策提供可靠依据。     

基于分数阶拓展算子GM(1,1)模型的高速公路养护成本预测

通过分析高速公路养护成本构成,探讨日常养护、专修养护、大修养护成本随运营时间的变化规律,分析成本影响因素及相互关系。基于灰色系统理论,探讨养护成本随高速公路运营时间的变化规律。对成本历史数据进行数据关联性和特征分析,构建分数阶拓展算子灰色预测模型,并设计分子阶数和迭代过程,提高预测精度。最后,以某高速公路运营成本数据为实例,对模型进行了参数标定和应用效果分析。结果表明:该模型对高速公路日常养护成本的预测效果最佳,相对误差为5.17%。     

指定资金约束的高速公路养护决策算法研究

应用工程经济原理与方法对高速公路路面养护管理费用进行了分析。针对养护决策优化中指定资金约束下的养护方案优选问题,以养护费用关系为基础开发了指定资金约束条件下的高速公路养护决策动态规划算法,并基于组合预测的思想对算法中状态转移预测进行了研究。实例表明决策方案得到改善。     

检测规模及检测周期对高速公路大中修决策的影响研究

高速公路沥青路面技术状况检测数据是其大中修工程养护决策的依据,检测数据能否客观、真实地反映路面使用性能会对大中修决策产生重要影响。为进一步研究抽样检测方案对检测数据的影响情况,选取适用于高速公路检测的抽样方法,对比研究不同抽样规模和检测周期下检测数据变异性的发展规律,得到了基于路用性能指标特性的合理抽样规模,确定了不同检测周期对路用性能指标预测影响的显著性,为高速公路检测方案、性能预测及大中修决策提供参考。     

沥青路面性能预测研究综述

沥青路面是中国公路路面的主要形式,其路面性能预测是养护决策的基础,是交通基础设施建设规划及资源分配的依据,能否准确高效地对沥青路面性能进行预测,至关重要。该文分析了沥青路面性能预测的复杂性和影响沥青路面性能变化的诸多因素,在深入调查分析国内外沥青路面预测方法相关研究文献的基础上,总结了现有各预测方法的特点,评述了相关领域的研究进展。根据调研结果,该文提出了现阶段该研究领域的4个关键问题:极端事件导致路面性能波动问题,维修养护导致路面性能变化问题,多因素对路面性能衰变的耦合作用问题,以及大数据在路面性能预测中的应用问题。