公路养护成本预测和养护方案决策方法的研究

考虑多种不确定因素对公路养护成本实际值的影响,针对公路养护成本预测与养护方案决策在成本与风险两个方面的实际要求,运用决策原理和数理统计的方法,对公路养护成本预测与养护方案决策的方法问题进行了研究。     

高速公路路面预防性养护决策

预防性养护的目的是保持或改善路面状况、延长公路使用寿命,同时将寿命周期内养护成本降到最低。在其决策过程中,应在对高速公路路面技术状况进行识别和预测的基础上,对养护措施进行技术评价,对养护方案进行寿命周期成本分析,以确定最佳的预防性养护方案。     

基于大数据的公路路面养护智能决策研究

在制定运营公路路面养护计划或实施养护工程过程中，公路管理者常忽略全生命周期养护成本，且因缺乏科学的养护决策辅助技术延误最佳养护时机，应这方面的实际要求提出基于路面大数据分析的养护决策分析方法，主要包括建立养护大数据库、变长分段法划分路段单元、通过随机森林算法预测路况衰变、多层感知算法输出养护方案、非支配排序遗传算法推荐路网级养护最优方案。结果表明：1)养护数据标准制定及养护数据清洗是大数据算法建立的基础；2)决策分析过程涉及的变长分段法、多种预测模型的偏离度对比分析、考虑静动态大数据的神经网络模型更具有工程实际意义；3)通过与实际养护工程项目对比，本文研究的大数据养护决策系统生成的决策方案匹配率达到93%,表明该大数据养护决策系统具有较好的应用前景及实际工程价值。     

公路路面养护科学决策分析模型应用研究

公路路面作为直接承担公路交通的重要载体,其养护时机的选择,养护标准的制定及路面性能变化趋势的预测,对于提高公路路面养护的科学性具有重要意义。本文结合现有技术,对养护决策系统中标准与决策、路面性能预测、经济分析与评价、养护资金优化分配及交通量预测等分析模型进行系统研究,探索科学的决策系统。拟通过对该系统的各分析模型进行详细的分析,构建路面养护科学决策分析模型系统,为公路路面养护科学决策体系奠定技术基础。     

非确定性条件下基于蒙特卡罗的公路养护方案决策

随着中国公路基础设施建设的迅速发展,公路养护问题日益突出。在传统的公路全生命周期费用分析中,考虑公路养护方案决策的非确定性,引入基于概率分析方法的蒙特卡罗模型,在特定概率分布下随机抽取样本值模拟测算不确定因素对养护方案决策的影响,并采用托纳多图法分析养护方案对各影响因素的敏感性。在清连高速公路养护方案决策实例中,考虑非确定性影响因素的蒙特卡罗模型能更为客观、全面地进行养护方案决策。     

公路混凝土梁桥寿命期养护优化策略分析

我国现行公路桥梁养护规范体系没有对保证结构达到预期寿命做出相应的规定,这使得在役桥梁的实际使用寿命往往明显低于其设计使用年限。为研究在役公路混凝土梁桥寿命期的养护优化策略,以保证结构实际使用寿命不低于其设计使用年限,将桥梁养护措施划分为预防性养护和纠正性养护两大类。考虑影响养护决策的各随机因素,以寿命期总养护活动成本最小作为优化目标,提出在役公路混凝土梁桥寿命期养护优化决策的数学模型,通过调查统计福建省内81座公路混凝土梁桥的历史养护记录数据,确定了各随机变量的统计特征值。以福建省内某在役公路混凝土梁桥作为分析案例,利用Matlab软件的遗传算法进行养护策略优化分析,得到了该桥在设计使用年限内混凝土主梁和桥墩的最佳养护时间和养护方法。案例分析结果表明,在役混凝土梁桥寿命期总养护成本与其使用寿命和结构性能均不成正相关关系;仅通过预防性养护,混凝土梁桥不能满足在设计使用年限内结构安全的要求;在满足桥梁设计使用年限和最低性能的双重约束条件下,采用预防性与纠正性养护组合的综合养护优化策略对应的寿命期养护成本为最小;在桥梁结构性能指标接近最低限值时进行纠正性养护,也可使寿命期总养护成本显著减小。     

基于GIS的高速公路养护管理系统设计

系统设计从高速公路养护需求出发 ,以地理信息系统为基础 ,解决了养护数据及规划、设计、施工等相关数据基于地理规则的可视化管理 ,建立各类公路路况分析、路面性能的预测评价、养护方案的制定与优化、养护计划的制定等专业模块 ,为各级养护管理部门提供及时、准确的决策辅助信息     

乡村公路桥梁养护工程决策方法研究

乡村公路桥梁是国家路网的支节点,具有数目众多,养护任务艰巨,养护资金有限等具体特点和实际情况,通过考虑乡村公路桥梁质量水平的影响因素权重,分析应用模糊数学方法建立桥梁养护决策模型,本文以蓟县部分乡村公路桥梁工程为例,对养护决策方法进行了具体阐述和应用,并对其决策成效进行了分析。     

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。     

多目标优化方法在公路养护中的应用

针对如制定公路养护决策等多目标优化问题难以用单一的目标优化函数求解的特点,在分析了传统数学规划优化方法的不足及遗传算法的适用性等基础上,提出了利用NSGA-II遗传算法优化公路养护决策问题,以提高公路养护决策的制定质量,合理安排养护成本,使其与收益、质量达到最优的模式。通过模拟分析得出:NSGA-II算法能很好地找出一系列最优组合,供决策者参考采纳。因此,这种算法能很好地解决公路养护等多目标优化问题。