四川省路面使用性能预测模型研究

文章分析了路面使用性能影响因素及预测方法,结合四川公路养护管理的实际情况,确定了适合四川使用的路面使用性能预测模型形式,通过专家问卷调查方法对四川典型路面结构的性能预测模型参数进行了标定,建立了一套可用于CPMS系统的四川公路路面使用性能预测模型。     

神经网络与马尔科夫组合预测模型在高速公路沥青路面使用性能中的应用

通过对影响路面使用性能的因素分析,考虑己有预测模型的优缺点和应用情况,提出了神经网络与马尔可夫模型的相结合的组合预测模型对路面使用性能进行预测的方法,算例获得了较好效果。     

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。     

山区农村公路路面使用性能预测研究

路面使用性能预测是路面养护决策的依据。针对农村公路检测技术落后、数据资料偏少的现状,提出了基于灰色系统预测与马尔可夫概率预测相结合的山区农村公路砂石路面使用性能预测模型,并进行了实例验证。该方法适合目前西部山区农村公路特点,预测结果稳定、可靠。     

水泥混凝土路面使用性能预测模型

根据水泥混凝土路面使用性能的具体特点，本文针对水泥混凝土面使用性能的三个主要指标：路面状况指娄ＰＣＩ，破损率ＰＳＮ和实测平整度方差ＰＺＫ，采用回归分析的方法，建立了在不同交通和结构条件下使用性能随年份变化的预测模型。     

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。     

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。     

灰色理论在路面使用性能预测中的应用

根据灰色系统理论中的数列预测理论，针对高速公路沥青路面使用性能中的3项基本建立了灰色预测模型，并采用绝对关联度分析模糊型的预测精度。最后根据预测型对江苏某高速公路使用性能的3项检测指标进行了预测，并根据预测结果与路面实际检测数据的对比，分析模型预测结果的合理性以及3项基本指标的发展情况，并分析了讨论所用灰色预测模型的特点及其在路面使用性能预测的应用情况。     

基于灰色马尔可夫的市政道路路面使用性能预测

路面使用性能是市政道路的全生命周期管理养护的重点,为了对路面使用性能进行精准预测,针对现有路面使用性能衰减影响因素众多、实测数据随机性和波动性较大等特点,基于灰色系统理论,运用新陈代谢的思想,建立了新维灰色理论模型,随后用马尔可夫链理论优化新维灰色理论模型的预测值,最终得到了灰色马尔可夫预测模型。结合西安市某市政道路路段2012年～2018年常用路面使用性能检测指标的实测数据,以路面行驶质量指数RQI为例,对传统灰色理论模型、新维灰色理论模型和灰色马尔可夫预测模型的预测效果进行对比分析,结果表明：与RQI实测值相比,灰色马尔可夫模型预测值的平均相对误差最小,仅为0.41%,预测精度最高。     

公路网水泥混凝土路面健康状况的评价研究

水泥混凝土路面的健康状况评价是路面管理决策的依据。公路网内的道路路面结构、车流量、养护水平、气候环境等都很相近,可采用以空间代时间的方法建立路面使用性能预测模型,分析路面损坏的原因,提出合理有效的养护维修策略。     

旧水泥砼路面沥青罩面技术经济分析研究

将技术方案与经济评价有机结合起来进行设计方案比选是工程建设中亟待解决的问题之一.文中以深汕(深圳-汕头)高速公路东段路面大修工程为依托,通过对三种典型结构设计方案的路面结构使用性能和建设投资分析评价,提出了不同设计结构的路面使用性能预测模型,量化了各设计结构的路面使用性能面积和预测使用寿命,并通过对各结构方案的性能-费用比的分析,提出了技术-经济综合效益最优的设计方案.     

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。     

基于灰色理论的高速公路路面使用状况衰变预测

路面使用状况会随着公路使用年数的增加而不断衰变.对路面使用状况衰变进行预测,可为公路养护措施的选择和实施时机的选择提供参考.以京哈高速公路路面使用性能检测数据为依托,基于灰色理论,建立高等级沥青混凝土路面使用状况的预测模型,对路面使用状况的衰变进行了预测.通过预测值与实际值的对比,验证了预测模型的实用性与可靠性.结果表明,灰色预测模型可用于路面使用性能衰变的预测中,预测精度较高,计算原理明确,具有较强的实用性,可为公路管理部门提供养护管理决策依据.     

浅析国内外路面结构性能预测模型

路面结构的使用性能直接影响路面养护对策和资金投入，对其使用性能随时间的演变和衰减规律进行准确的预测分析，可以在时间和空间上优化分配给定的养护预算，确定最佳养护对策，科学地选择养护、改建时间以及方案。文中介绍国内外路面结构使用性能预测模型。     

沥青路面使用性能评价及预测模型分析

沥青路面使用性能评价和预测对养护决策和费用利用具有重要意义.文中对现阶段沥青路面使用性能评价方法进行分析,包括路表功能性指标、路面结构承载力评价指标等,结合评价原理、评价手段对裂缝、车辙、平整度、弯沉等的评价方法提出改进建议;最后对沥青路面使用性能预测模型进行简要分析.     

基于支持向量机的沥青路面使用性能评价

路面使用性能决定了路面维修养护的方法。但沥青路面使用性能4个指标：PCI、SSI、SRI和IRI中路面状况指数检测困难。支持向量机是具有严格统计学习理论的新型学习方法。它对解决小样本非线性等问题具特有的优势。基于支持向量机理论,分析沥青路面使用性能4个指标间的关系,建立了SSI、SRI、IRI实测数据对PCI的预测模型,获得了令人满意的预估效果。结果表明,支持向量机是沥青路面性能评估的简单有效的方法。     

路面检测周期对使用性能预测影响研究

路面使用状况的跟踪检测对路面养护管理来说是十分必要的.由于检测点位、检测频率与检测误差等原因,检测数据均具有一定的不确定性,各地区路面状况检测周期差异进一步加剧了检测数据的不确定性,进而对路面使用性能的预测造成一定影响.该文在对路面性能预测模型误差分析的基础上,通过检测数据的增减,拟合了检测周期不同时车辙深度、开裂面积、国际平整度指数等指标的路面性能预测模型,并采用模型对不同路段的使用年限进行预测,进而分析了检测周期对性能预测的影响.最后根据路面实际检测数据推荐出不同性能指标的最佳检测周期.实例证明:合理的检测周期不但能够节约检测费用,而且可以减少路面使用性能预测误差,更好地为路面养护提供决策依据.     

基于BP神经网络和Logistic回归分析的沥青路面平整度模型预测

为了解决国际平整度指数IRI预测模型准确性不高等问题,以路面长期性能(LTPP)数据库实测数据为基础,采用机器学习中BP神经网络建模方法对提取出的数据进行预测分析,并与传统的Logistic回归分析结果做评估对比。分析结果表明,利用传统的Logistic方法和BP神经网络得出的复判定系数分别为0.731、0.876,说明采用的BP神经网络平整度预测模型具有较高效率和预测精度以及较低的复杂度,能够有效评价路面使用性能。     

基于改进GM(1,1)的国省干线公路沥青路面使用性能预测

路面使用性能随路龄的增大而减弱，路面性能衰退情况直接影响路面养护对策的选择和养护资金的投入。为了解决养护对策选择带来的资金浪费与养护后性能不佳等问题，文章以灰色系统理论为基础，通过反演法来计算衰退路龄，构建了一个改进的GM(1,1)公路沥青路面使用性能预测模型。选取宁夏国省干线公路中部分路段路面破损状况指数的数据进行分析，对数据筛选后建立GM(1,1)模型，根据选取的实测数据来反演需要预测路段的衰退路龄，代入改进的GM(1,1)模型对路面性能进行预测，验证其准确性，并与直接采用灰色预测法得到的结果进行比对。结果表明：改进GM(1,1)法与直接使用灰色预测模型相比，剔除了路面进行养护工程后路面性能指数上升的路段，不会出现预测失真的情况，预测精度较好，更符合宁夏干线公路路面使用性能的发展规律。     

沈大高速公路沥青路面使用性能概率预测

路面使用性能预测模型是路面管理系统的重要组成部分。沈阳至大连高速公路是我国最早修建的几条高速公路之一，本文在整理和分析大高速公路路况两年普查数据的基础上，提出了预测模型，为高速公路的养护管理提供了参考。