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K最邻近算法的沥青路面使用性能预测

为准确预估沥青路面使用性能衰变规律,提出了基于K最邻近非参数回归的预测方法,探索大数据挖掘技术在路面结构使用性能预测的应用。利用自然分区、交通量等级、面层类型及厚度、基层类型及厚度、路龄作为特征向量,将PQI值及其评价等级作为输出向量,构建了沥青路面结构使用性能KNN预测模型,并将模型应用于广东省普通国省道典型沥青路面结构使用性能预测中。结果表明,K=3时的PQI值预测精度优于K=5时的预测精度;K=3和K=5时的PQI值预测结果的平均绝对百分误差分别为0.737%和0.793%,均小于1%,说明K最近邻算法预测沥青路面使用性能的准确度较高。     

基于灰色马尔可夫模型的连续配筋混凝土复合式沥青路面性能研究

为分析连续配筋混凝土复合式沥青路面性能衰减规律,依托湖南潭邵(湘潭—邵阳)高速公路K1054+000—K1100+500路段连续配筋混凝土复合式沥青路面2016—2021年路面状况指数检测数据,采用灰色马尔可夫模型对该路段2022—2024年路面状况指数衰减情况进行预测,预测值分别为90.36、89.94、89.54。研究结果表明,连续配筋混凝土复合式沥青路面的性能衰变曲线大致呈反S形。     

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。     

考虑公路等级的沥青路面性能衰变预测方法

为了研究沥青路面使用性能的衰变规律,准确预测未来路面病害发展状况。根据沥青路面面层厚度、基层厚度的不同,将某省国省干线2011—2014年路面病害检测数据进行归类,分别采用4种路面性能衰变模型,以时间和累计当量轴次作为自变量进行回归分析,根据回归模型预测了2015年路面PCI(路面损坏状况指数)值,与实际检测值进行了对比。结果表明:在不同类别中,以累计当量轴次为自变量时,拟合的衰变曲线相关系数均高于以时间为自变量的模型;在2015年路面状况预测值与实际值的对比分析中,高速公路指数形模型的差值最小,其他等级公路S形模型相对较好,但整体情况劣于高速公路;因此,对于高速公路路面性能,推荐采用累计当量轴次为自变量的指数形模型进行预测;对于其他等级公路,推荐采用累计当量轴次为自变量的S形模型进行预测。     

基于ARIMA和SVM模型的沥青路面使用性能预测比较

通过构建时间序列ARIMA和支持向量机(SVM)模型对沥青路面的PCI值进行预测,并比较两种模型的预测结果,建立适宜的沥青路面使用性能预测模型。分别采用线性核、多项式核、径向基核和Sigmoid核函数构建SVM模型,根据十字交叉验证(Cross-Validation)方法确定核函数及其参数,对比不同核函数的PCI值预测误差精度。最后利用选取的多项式核函数SVM算法预测广东省普通国省道沥青路面使用性能。结果表明：采用多项式核、径向基核函数SVM算法的预测结果较ARIMA模型预测结果精度高。SVM算法中核函数对预测结果影响显著,4种核函数SVM预测模型中,基于多项式核函数模型预测精度最高,其预测沥青路面使用性能的平均绝对百分误差(MAPE)在1%以下,其次为径向基核函数,而Sigmoid核函数预测精度最低。采用线性核函数SVM算法预测结果与ARIMA模型预测结果接近,预测精度满足要求。     

高速公路沥青路面全寿命周期费用分析

为提高高速公路建设的投资效益,基于路面使用性能衰变的预测和养护维修时机、策略的选择,建立了沥青路面全寿命周期费用模型。该模型综合考虑了投资方案的初始修建费、养护维修费、用户费用和寿命期内的其他相关费用,可以为高速公路投资决策和运营管理提供参考。     

沥青路面预防性养护关键指标临界范围浅析

沥青路面使用性能关键指标的临界范围是确定路面所处状态、选择路面养护时机的关键参数。针对高速公路沥青路面预防性养护时机问题,结合国内外研究成果及我国沥青路面实践,探讨并明确路面使用性能关键指标如路面状况指数(PCI)、平整度指数(IRI)、路面车辙(RD)、横向力系数(SFC)等的临界值范围,为我国高速公路管理部门选择沥青路面预防性养护时机提供参考。     

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。     

混合GANN模型在路面评价中的应用

针对GA与NN优缺点互补的特点，摒弃以往GANN模型的不足，采用以GA优化BP网络权值与阈值，再用BP网络对GA搜索到的近似最优解进行微调的方法，建立了一种能充分发挥两者优势的混合GANN模型，并将模型应用于高速公路沥青路面使用性能评价之中。介绍基于混合GANN的高速公路沥青路面使用性能评价模型，通过与其他评价模型的分析对比表明：该评价模型精确、易于实现，是一种实用的高速公路沥青路面使用性能洋价模型。     

基于组合模型的宁扬高速沥青路面使用性能预测

沥青路面性能预测是路面养护决策的重要环节,本文通过对高速公路使用性能衰减关键影响因素进行筛选,基于合理的路况性能评价指标,采用组合预测原理对高速公路沥青路面的性能预测模型和性能发展规律进行研究。研究结果表明:基于灰色理论与回归分析法的组合预测模型可行性强,可为高速公路沥青路面养护时机的判定提供有力的指导和帮助。     

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。     

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。     

沥青路面结构长期使用性能跟踪观测研究

为比较不同沥青路面结构的野外长期使用性能,对日照—兰考高速公路菏泽—关庄段铺筑的3种山东省广泛使用的沥青路面结构进行跟踪观测,通过路面损坏状况、平整度、车辙深度、路面结构强度等指标的纵横向比较,得出沥青大碎石柔性基层+3cm抗疲劳层的路面结构使用性能最优,从而为公路建设及大中修养护提供数据支撑。     

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。     

基于PFC3D的沥青混合料摊铺均匀度分析

沥青混合料的摊铺均匀度很大程度上影响沥青路面的使用性能.为准确分析摊铺沥青混合料的均匀性,文中基于广那(广南县—那洒镇)高速公路项目,利用三维颗粒流程序PFC3D,引入颗粒与颗粒间、颗粒与墙体间的接触黏结关系建立沥青混合料颗粒及墙体模型,模拟不同位置、不同级配下沥青混合料摊铺情况,并利用MATLAB图像处理技术分析实际...     

UGM(1,1)模型在特殊路基沉降中的应用

红砂岩碎石土强夯路基的沉降一直是施工中难以控制的一环,沉降大小直接影响高速公路通车后的服务水平和安全,在有限的沉降观测时间的基础上预测路基沉降尤为重要。文中基于某高速公路K4+860—K9+960沉降测量数据,建立基于灰色理论的非等时距UGM(1,1)模型预测红砂岩碎石土强夯路基沉降,并通过精度检验证明了模型的准确性和可行性。     

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。     

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。