基于机器学习的路面病害成因判别方法研究

为了构建路面病害成因的自动判别方法，以重庆市内环快速路为工程实例，分析了不同路段类型的沥青路面病害的典型特征，基于不同类型损害的关联特性确定了数据降维分析的可行性，并采用主成分分析法对路面的众多状态信息数据进行降维处理，且通过随机森林算法实现了路面病害的自动成因分析。结果显示，通过机器学习模型训练得到的成因结论与实际现场调查结论基本一致，可认为基于机器学习的智能判别方法对路面病害的成因分析具有一定的可靠性，可为后续智能养护决策系统的开发提供自动化的判别方法。