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题名基于GBDT的沥青路面抗滑性能感知模型研究
被引量：4
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作者
战友
邓强胜
罗志伟
刘成
张傲南
邱延峻
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机构
西南交通大学土木工程学院
西南交通大学道路工程四川省重点实验室
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出处
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期121-132,共12页
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基金
国家自然科学基金(52008354)
中国博士后科学基金(2021T140572)
四川葛洲坝巴通万高速公路有限公司科研项目(BTW-JF-2021-002)。
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文摘
为了克服接触式路面抗滑性能测试方法适用范围局限、稳定性与可重复性较差的缺陷,文章通过非接触式三维激光扫描技术建立沥青路面抗滑性能梯度提升决策树(GBDT)感知模型。研究选取巴通万高速公路上的12个测试站点,收集了216组原始数据,对路面三维纹理数据进行面积分层,并提取宏微观纹理指标。然后将不同面积占比下的宏微观纹理特征指标、测试温度及摩擦系数BPN分别代入模型中,并与决策树、随机森林、线性回归三个模型进行对比分析。研究表明,以40%为最佳切割面,GBDT路面抗滑性能感知模型准确度更高、稳定性更好,测试集R2达到0.8732,能够准确有效地评估沥青路面抗滑性能。GBDT感知模型参数重要性分析结果显示:温度对沥青路面抗滑性能具有显著性影响,针对不同的评价指标,其宏微观纹理特性对路面抗滑性能的影响差异性较大。研究验证通过非接触式路面纹理测试替代现有的接触式路面摩擦测试的可能性,所建立的指标体系和模型以期推动路面抗滑性能测试技术的进步。
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关键词
道路工程
抗滑性能感知模型
梯度提升决策树(GBDT)
宏微观纹理
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Keywords
road engineering
skid resistance performance perception model
Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)
Macro-and micro-texture
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分类号
U41
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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