基于变权重评价的沥青路面使用性能灰色预测

为了更准确评价与预测沥青路面的使用性能,首先基于层次变权法对各实测分项指标的权重进行分配,对沥青路面技术状况能进行评价,并建立沥青路面技术状况指数的灰色GM(1,1)预测模型,然后对湿热地区典型沥青路面的使用状况进行预测并基于实测数据验证预测的可靠性,最后根据预测结果给出养护建议.结果表明:基于层次法的沥青路面技术状况指数评价分项指标权重分配更为合理,更能准确评价沥青路面的实际使用状况;灰色GM(1,1)预测模型精度较高,相对误差较小,能够准确对湿热地区沥青路面的使用性能进行预测,可以推广应用.     

基于灰色系统的高速公路沥青路面综合使用性能预测

以京沪高速公路(河北段)沥青路面使用性能评价为例进行研究。分析了影响沥青路面使用性能的主要因素。选取了2007～2011年路面使用性能各项指标数据和交通量,建立了GM(1,N)模型,预测了京沪高速公路(河北段)2012～2016年沥青路面使用性能各分项指标,误差检验表明,预测精度较高。通过预防性养护前沥青路面单项指标衰变曲线分析,得到了沥青路面综合使用性能指标,为确定预防性养护时机提供了依据。     

基于马尔可夫链与神经网络组合的路面使用性能预测

在分析路面使用性能影响因素的基础上,结合马尔可夫过程链预测与BP神经网络预测的优势,提出一种组合预测模型;探讨了模型组合形式及参数确定方法;结合河南某高速公路工程实测资料进行了实证分析。结果表明:通过预测模型的合理组合与参数的优选,能够有效地提高预测精度。     

基于BP神经网络的沥青路面使用性能评价

应用神经网络BP算法原理而建立的路面综合指数评估模型,通过对多个指标的学习来评价路面综合指标PQI.同时,神经网络评价数据和专家系统数据的比较,证明BP神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景.     

基于神经网络算法的沥青路面使用性能组合预测模型研究

为了准确预测沥青路面使用性能变化规律,提出了基于径向基神经网络算法的路面使用性能组合预测模型PCA-GA-RBF;针对神经网络收敛速度慢、模型参数容易陷入局部最优的问题,采用主成分分析算法对路面使用性能影响因素进行了降维处理,利用遗传算法对神经网络结构进行了优化;通过路面行驶质量的预测分析对组合预测模型进行了验证。研究表明：组合预测模型PCA-GA-RBF的拟合优度R²=0.820,均方根误差S=2.645,比单一RBF神经网络预测模型误差降低了11.4%,平均预测准确率为84.13%;组合预测模型计算速率快、预测精度高、预测效果好。     

离散Hopfield神经网络在沥青路面使用性能评价中的应用

为使沥青路面使用性能评价更加科学合理,提出了基于离散Hopfield神经网络的评价方法,该方法综合了行驶质量、路面破损状况、结构承载力和路面抗滑性能等4个主要内容对路面使用性能的影响。通过设计离散Hopfield神经网络对沥青路面使用性能进行了综合评价,最后通过实例计算并将计算结果与传统方法的评价结果进行比较。结果表明:该方法合理有效,且相对于传统的方法操作简单、成本更低、易推广,具有一定的优越性。     

基于BP神经网络的沥青路面使用性能评价

应用神经网络BP算法原理而建立的路面综合指数评估模型,通过对多个指标的学习来评价路面综合指标PQI。同时．神经网络评价数据和专家系统数据的比较．证明BP神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景。     

沥青路面使用性能的双参数修正预测模型

为精确预测沥青路面使用性能, 根据沥青路面性能曲线标准衰变方程中形状因子与寿命因子的敏感度不同, 视形状因子为主要动态参数, 采用改进参数自适应跟踪法进行预测, 视寿命因子为交通轴载的函数, 并对其进行修正, 依据修正后的双参数建立了沥青路面使用性能双参数修正预测模型。计算结果表明: 沥青路面使用性能双参数修正预测值和实测值最接近, 误差最小, 因此, 该模型预测精度高。     

基于DEA的沥青路面使用性能综合排序方法研究

沥青路面使用性能排序方法的科学性直接影响养护决策的合理性.运用基于虚拟决策单元的数据包络分析法（DEA）建立了沥青路面综合排序模型,确定了模型的输入、输出指标.对某高速公路路面性能排序进行了案例分析,并与华盛顿州和犹他州的典型排序方法进行比较.结果表明,基于虚拟决策单元的DEA排序方法与典型排序方法的结论基本一致,且具有评价指标较全面与权重不需人为事先确定等优点,避免了典型排序方法中权重确定的主观性缺陷.     

路基工程对沥青路面使用性能和寿命的重要性

我国沥青路面的早期病害问题突出,除重载和施工因素外,大多与路面性能及排水有关。路基结构物不仅是实现车辆能在道路上行驶的基本条件,而且是路面的支承结构物,对路面的使用性能有着重要的影响。因此,路基修筑质量的好坏和防排水设计是否科学合理对路面的使用性能和使用寿命起到了重要的作用。怎样保持路基的整体稳定性和强度以及防排水设计科学,就规划、设计、施工、管理等方面浅谈路基工程技术对沥青路面使用性能和使用寿命的影响。     

改善沥青路面使用性能的方法

结合路面技术的最新发展状况,提出了改善沥青路面使用性能的途径和方法。     

灰色系统理论预测沥青路面平整度性能模型研究

针对沥青路面平整度性能指标,在原有灰色预测模型的基础上,进行数据二次预测拟合,并结合某高速公路近几年平整度检测资料,对模型及预测结果进行分析研究.     

辽宁省农村公路沥青路面使用性能预测研究

根据实际调研情况,将辽宁省农村公路性能衰变划分为一般模式和特殊模式两种衰变模式,并针对一般模式拟合出了PCI性能衰变方程。     

基于变权-改进云模型的沥青路面使用性能评价

针对规范中定权评价法主观性强、过度依赖高权重指标的问题,引入变权理论,建立状态变权函数模型,准确反映出路用性能评价指标的真实权重;针对评价过程中存在的模糊性和随机性问题,引入云模型理论,构建沥青路面使用性能评价改进云模型,保证了评价结果的客观可靠;在MATLAB软件平台开发了模型应用程序,并以京津塘高速公路2019年路检数据为算例进行建模,对沥青路面使用性能进行综合评价,验证了模型的实用性。结果表明：京津塘高速K133+700～K142+700段,路面使用性能评价等级为次,整体性能偏向次差,而定权评价结果为良,明显偏高,不能充分体现出路段真实情况。对比之下,变权-改进云综合评价法更具优势。     

高速公路路面使用性能预测方法研究

通过分析影响路面使用性能的主要因素,并在全面分析总结现有路面使用性能预测方法的基础上,提出一种将灰色系统预测模型与马尔可夫概率预测模型相结合的方法,以四川省告诉公路为实例证明它可用于我国高速公路路面使用性能预测工作。     

骨料对沥青路面使用性能的影响分析

针对高速公路的施工实践,主要探讨了不同的骨料对沥青路面的使用性能的影响.     

浅谈如何改善沥青路面使用性能

通过分析出现损坏的原因和路面使用性能降低的影响因素,在设计方面提出了改变路面结构体系,增强层间连接,减小基层和底基层最大压实厚度,优化路面结构体系等具体办法;在材料选择和使用方面,从改善沥青结合料的性能、提高骨料质量、改善沥青与骨料的粘结性和使用纤维沥青混凝土等方面提出了改善沥青混合料性能的理论分析和方法;在施工作业质量控制方面、叙述了平整度和压实度控制的措施。另外还提出了使用高性能沥青混凝土(如CMHB,SAC、SMA)、避免引道沉陷跳车等改善沥青路面使用性能的技术措施及理论依据。     

基于BP神经网络的CBR预测方法研究

CBR值是表征路基填料强度的重要指标,其值测量的精确性和快速性,对于准确判断路基质量的好坏具有重要意义。现行土基现场CBR值试验存在离散性大,操作繁琐,耗时长等缺点,亟需寻找更加精确快捷的路基CBR值快速确定方法。BP神经网络可描述多个影响因素的内在非线性规律,可充分模拟CBR值受多因素交互作用的影响。因此,以Matlab为平台建立预测模型,探讨并研究BP神经网络模型下路基CBR值的快速预测方法 。