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。     

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。     

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。     

基于灰色-马尔可夫模型的道路PCI预测方法

本文利用马尔可夫模型修正传统灰色GM(1,1)模型的残差,建立基于时间序列的路面PCI动态预测模型;并利用MATLAB软件开发了灰色-马尔科夫链预测模型框架,实现了路面PCI滚动动态预测。将预测模型应用到某高速公路PCI预测中,结果表明该模型的预测能力强,比传统灰色GM(1,1)模型的预测精度更高,能满足实际工程需求。     

基于灰色模型方法的路面使用性能预测

文中引入灰色系统理论对路面使用性能预测进行了拓展。使用常规GM(1,1)模型进行预测时,随着时间序列的增长,预测的精度将不断降低,只有时间序列较近的几个数据的精度较高。针对常规GM(1,1)模型存在的不足,文章改进了常规模型,并利用改进后的模型对某高速公路路面使用性能进行了预测。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和该指标的发展,证明改进后的模型精度较高,预测误差较小,可作为制定养护计划的依据。     

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。     

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。     

基于改进灰色聚类法的高速公路沥青路面使用性能评价

分析了传统灰色聚类法的弊端,引入分段指数白化函数建立了改进灰色聚类法评价模型;利用陕西省某高速公路路段路面损坏状况指标、行驶质量指数、路面车辙深度指数和抗滑性能指数检测结果,分别运用传统和改进灰色聚类评价方法对其路面使用性能进行评价,结果显示改进灰色聚类法评价模型的评价结果与规范评价结果完全一致,能客观评价沥青路面的使用性能。     

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。     

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。     

基于改进灰色-TOPSIS法的高速公路沥青路面使用性能评价

为了克服现有沥青路面使用性能综合评价方法主观影响因素过多、权重确定过程复杂的问题,本文以京藏高速白银段20km路面使用性能评价为例,采用博弈法确定的路面使用性能各分项指标权重为基础,建立了改进基于灰色-TOPSIS法的高速公路沥青路面使用性能评价方法。结果表明:由博弈法确定的综合权重是对主观权重和客观权重的综合反映,不仅能充分的考虑专家主观权重,又能体现综合权重科学合理,有利于提高灰色-TOPSIS法用于路面使用性能综合评价的准确度;基于灰色-TOPSIS法进行路面使用性能综合评价,评价结果较规范中综合评价结果更为准确,更加有利于养护决策指导。     

基于灰色马尔科夫模型的养护方案费效分析

依托某高速公路开展水泥混凝土路面中长期养护方案规划及方案技术、经济效益研究,并提出指标预测—养护需求评定—方案制定—指标再预测—技术效果评估—经济效益分析的思路,为路面中长期养护方案制定和优化养护资金分配提供了方法。收集历年数据,采用灰色马尔科夫模型预测2020年～2024年PCI、RQI、SRI数据,确定路面养护时机和方案,从技术和经济效益角度评价了路面中长期养护规划方案的效果。灰色马尔科夫模型在预测水泥混凝土路面中长期(5年)性能方面精度较高(5%),预测结果残差比率小于0.4%;路面中长期养护方案的实施可确保路面PQI在5年内保持在良好等级以上,方案技术可行;路面中长期养护规划方案的经济内部收益率21.21%,经济净现值4 157万元,动态投资回收期(含建设期)3.6年(评价年限5年),方案经济可行。     

路面使用性能灰色预测及编程实现

分析了选取灰色理论预测路面使用性能的原因，结合实例介绍了灰色预测的方法和过程，并与采用人工神经网络方法预测的效果进行比较。为了弥补灰色预测方法计算过程较为复杂的缺点，研制了配套的辅助计算程序，增强了该预测方法的实用性。     

基于灰色-马尔科夫模型的高速公路货物运输量预测方法

为准确预测我国高速公路货物运输趋势,文章提出灰色GM(1,1)模型、马尔科夫模型和新陈代谢思想的组合模型,以2009—2016年我国高速公路货物周转量为原始数据序列,预测2017—2019年高速公路货物周转量。结果表明:组合模型比传统的灰色GM(1,1)模型预测精度更高,加入新陈代谢思想,删除旧数据,引入新数据,降低了长期预测的误差,对新序列采用灰色-马尔科夫模型,2018年和2019年的相对误差由原来的7.81%和6.45%分别下降到3.85%和0.62%。     

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.     

灰色-马尔科夫模型在边坡位移变形预测中的应用

以湖南省怀新(怀化—新晃)高速公路K1469+545—745边坡为研究对象,分别采用灰色GM(1,1)和灰色-马尔科夫模型对边坡位移实测数据进行建模分析,计算边坡位移变形预测值,并分析两种模型的预测精度,进而确定两种模型的预测适用时间。结果显示,灰色GM(1,1)模型适用于4个月内边坡位移预测;灰色-马尔科夫模型可用于9个月内边坡位移预测,且预测时间内边坡稳定。     

沥青路面使用性能的灰色预测研究

围绕路面使用性能四大指标,引入灰色理论中的 GM（1,1）预测模型进行预测,并根据实测结果进行验证,分析预测结果的可靠性及发展情况。结果表明,模型的预测精度为一级,预测结果与实测值相符,可作为制定养护计划的依据。     

基于MA-GM(1,1)的高速公路沥青路面使用性能预测

以PCI、RQI、RDI、SRI及PQI为评价指标,利用灰色理论,结合滑动平均方法,建立MA-GM(1,1)模型对高速公路沥青路面使用性能进行预测。山东省日东(日照—东明)高速公路K20—K22预测结果表明,该模型具有较高的精度和稳定性,能准确反映沥青路面使用时间与使用性能之间的关系,为高速公路的养护和管理提供参考。