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。     

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。     

应用人工神经网络预测路面使用性能

针对传统的路面使用性能预测方法存在的不足，应用人工神经网络理论，建立预估模型。经过理论分析与实际验证，这一方法是完全可行的。     

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。     

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。     

高等级公路路面使用性能的预测方法

根据河南省某高等级公路的工程实践及维护规划，提出了一种高等级公路路面各项技术指标的预测方法。     

指数平滑法在路面使用性能预测中的应用

对路面使用性能指标随时间发展规律及其特点进行了研究和分析,指出了传统预测方法的不足,提出指数平滑法,此方法可以提高预测精度。通过实例分析表明,使用该方法可以很好地预测路面使用性能。     

基于灰色理论的沥青混凝土路面使用性能多指标预测方法研究

在自然环境和交通荷载的共同作用下,沥青混凝土路面的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、经济性和舒适性.为了评估和预测路面使用性能的状况,便于进行科学地养护和管理.应用了灰色系统理论模型,从路面状况指数(PCI)、路面结构强度指数(SSI)、行驶质量指数(RQI)和横向力系数(SFC)4项指标进行分析,建立了基于历史数据的指标预测模型,对高速公路使用性能的各单项指标进行了预测,对模型的精度进行了评价,并根据预测结果提出了相应的养护措施.     

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%。     

沥青类路面使用性能的预估模型

建立沥青类路面使用性能预估模型，以进行沥青路面评价，合理安排养护资金和计划。     

机场道面使用性能参数的灰色预测

本文针对道面结构承受的飞机荷载和环境因素的作用是随机的、复杂多变的；并使用性能受到道面结构材料和施工变异及养护措施等多方面因素的影响，用灰色系统理论对表征道面使用性能的参数（道面强度ＰＣＮ、道面平整度ＰＺＤ、摩擦系数μ、道面破损率ＰＳＬ）进行了预测，取得了满意的结果。可为机场道面的使用管理和养护维修提供决策依据并可用于机场道面使用寿命的预测。     

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。     

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.     

灰色-马尔科夫理论在隧道围岩变形预测中的应用

简要介绍灰色模型与马尔科夫链的基本原理与操作步骤,分析GM-MC模型与隧道围岩位移的关系,以此建立隧道围岩拱顶位移的GM(1,1)与GM-MC预测模型。基于工程实例为研究背景,对不同模型下隧道围岩位移的预测预报数据进行对比分析,结果表明,GM-MC预测模型在对围岩位移的预测中优于GM(1,1)模型,并与实测值有较高的吻合度,能满足工程实际需求。     

人工神经网络在路面使用性能分析中的应用

沥青路面的使用性能包括：路面破损状况，路面结构强度，路面平整度和路面抗滑能力，其中路面破碎状况的检测比较困难，路面使用性能的4个指标之间是有内在联系的，但是它们之间的相互关系还没有研究清楚，如果用传统的数学方法分析，它们之间的相关系数较小，而对于用传统方法无法解决的问题，人工神经网络理论却能得到较好的结果，本文应用人工神经网络理论，分析路面使用性能之间的关系，得到利用路面结构强度，路面平整度和路面抗滑能力来预测路面破损的模型，从而减轻路面破损调查的工作量。     

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。     

路面累计交通量的灰色预测方法

本文利用已有交通量资料，吸承灰色系统理论中累加生成的思想，通过回归分析，建立了路面累计交通量预测的灰色抛物线模型，表明了路面累计交通量的灰色预测方法，该法避开了按规范给出了公式进行累计交通量预测需要确定设计年限内交通量的年平均增长率和设计初年平均日交通量两个参数的工作，且可得出可信的预测结果，在交通量资料少且规律性又不强的情况下，该预测工作具有明显的优越性。