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基于粗糙集理论与PCA-APSO-SVM的沥青路面使用性能预测
被引量：
2
1
作者
李海莲
杨斯媛
+2 位作者
祁增涛
刘忠磊
李清华
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期10-17,共8页
针对传统沥青路面使用性能预测精度较低的问题,建立了基于粗糙集理论(rough set,RS)与主成分分析法(principal compoent analysis,PCA)-自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)-支持向量机(support vector machin...
针对传统沥青路面使用性能预测精度较低的问题,建立了基于粗糙集理论(rough set,RS)与主成分分析法(principal compoent analysis,PCA)-自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)-支持向量机(support vector machine,SVM)的沥青路面使用性能预测模型。基于沥青路面的时序指标与影响因素指标,建立了11个初始预测指标(包括前3年的路面使用性能、当量轴次、路龄、养护性质、坑槽率、修补率、年降水量、平均气温、日照时数);通过RS属性约减筛选出9个核心指标;利用PCA提取4个主成分,得到了基于4个主成分的数据集;将APSO引入到SVM中,对数据集进行训练,并优化了SVM模型参数;建立了路面使用性能的PCA-APSO-SVM预测模型,并以G6京藏高速甘肃境内某段道路为例,对路面使用性能进行预测。研究结果表明:PCA-APSO-SVM模型预测精度较PCA-PSO-SVM、APSO-SVM、PSO-SVM有较大提高,预测结果与实际情况更加符合,能为路面养护决策提供相关参考。
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关键词
道路工程
路面使用性能预测
粗糙集理论
主成分分析
粒子群算法
支持向量机
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职称材料
基于组合预测模型对公路沥青路面使用性能预测的研究
被引量：
16
2
作者
贺得荣
《公路工程》
北大核心
2015年第6期264-270,共7页
当前,国内已经构建起完善的高速公路网,而各地针对高速公路的养护模式与技术手段各不相同,且缺乏一个有效的技术手段。在针对高速公路养护技术现状下,以路面使用性能预测评价为基础,构建了基于神经网络和马尔科夫组合预测的路面使用性...
当前,国内已经构建起完善的高速公路网,而各地针对高速公路的养护模式与技术手段各不相同,且缺乏一个有效的技术手段。在针对高速公路养护技术现状下,以路面使用性能预测评价为基础,构建了基于神经网络和马尔科夫组合预测的路面使用性能预测模型框架。针对路面状况指数PCI、行驶安全指数SRI、行驶质量质量RQI,通过建立组合预测模型,进行路面使用性能的预测,研究结果表明:采用加权算数平均组合、加权平方和平均组合、加权比例平均组合相较于单一的马尔科夫预测以及神经网络预测,在预测精度和预测误差范围上都要得到了很大提高,尤其是加权平方和平均组合所构成的路面使用性能预测模型获得了很好的使用性能预测结果。
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关键词
路面使用性能预测
PCI
组合
预测
模型
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职称材料
基于BP神经网络的高速公路沥青路面使用性能预测
被引量：
4
3
作者
马佳杰
徐雷
+2 位作者
田旭
张国栋
郑加威
《交通世界》
2022年第21期85-88,共4页
基于申嘉湖杭高速公路历年的沥青路面检测数据和养护工程量数据分析结果,从统计上描述养护工程与路面使用性能的关系。基于BP神经网络,预测路面使用性能分项指标,模型预测效果较为理想。实验表明,练杭段的平均相对误差为0.17%,小于湖州...
基于申嘉湖杭高速公路历年的沥青路面检测数据和养护工程量数据分析结果,从统计上描述养护工程与路面使用性能的关系。基于BP神经网络,预测路面使用性能分项指标,模型预测效果较为理想。实验表明,练杭段的平均相对误差为0.17%,小于湖州段的0.47%;PCI指标的平均相对误差最小,为0.03%,其次是RQI指标(0.21%),最大的是RDI指标(1.15%)。
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关键词
高速公路
路面使用性能预测
BP神经网络
养护决策
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职称材料
题名
基于粗糙集理论与PCA-APSO-SVM的沥青路面使用性能预测
被引量：
2
1
作者
李海莲
杨斯媛
祁增涛
刘忠磊
李清华
机构
兰州交通大学土木工程学院
内蒙古电力勘测设计院有限责任公司
中国铁路青藏集团有限公司
中铁十四局集团有限公司
中交一公局集团有限公司
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期10-17,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51868042)
甘肃省自然科学基金项目(22JR5RA334)
+1 种基金
甘肃省高等学校创新基金项目(2021A-048)
兰州交通大学"百名青年优秀人才培养计划"基金项目(2018103)。
文摘
针对传统沥青路面使用性能预测精度较低的问题,建立了基于粗糙集理论(rough set,RS)与主成分分析法(principal compoent analysis,PCA)-自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)-支持向量机(support vector machine,SVM)的沥青路面使用性能预测模型。基于沥青路面的时序指标与影响因素指标,建立了11个初始预测指标(包括前3年的路面使用性能、当量轴次、路龄、养护性质、坑槽率、修补率、年降水量、平均气温、日照时数);通过RS属性约减筛选出9个核心指标;利用PCA提取4个主成分,得到了基于4个主成分的数据集;将APSO引入到SVM中,对数据集进行训练,并优化了SVM模型参数;建立了路面使用性能的PCA-APSO-SVM预测模型,并以G6京藏高速甘肃境内某段道路为例,对路面使用性能进行预测。研究结果表明:PCA-APSO-SVM模型预测精度较PCA-PSO-SVM、APSO-SVM、PSO-SVM有较大提高,预测结果与实际情况更加符合,能为路面养护决策提供相关参考。
关键词
道路工程
路面使用性能预测
粗糙集理论
主成分分析
粒子群算法
支持向量机
Keywords
highway engineering
pavement serviceability prediction
rough set(RS)
principal component analysis(PCA)
particle swarm optimization(PSO)
support vector machine(SVM)
分类号
U416.2 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于组合预测模型对公路沥青路面使用性能预测的研究
被引量：
16
2
作者
贺得荣
机构
甘肃白银公路管理局
出处
《公路工程》
北大核心
2015年第6期264-270,共7页
文摘
当前,国内已经构建起完善的高速公路网,而各地针对高速公路的养护模式与技术手段各不相同,且缺乏一个有效的技术手段。在针对高速公路养护技术现状下,以路面使用性能预测评价为基础,构建了基于神经网络和马尔科夫组合预测的路面使用性能预测模型框架。针对路面状况指数PCI、行驶安全指数SRI、行驶质量质量RQI,通过建立组合预测模型,进行路面使用性能的预测,研究结果表明:采用加权算数平均组合、加权平方和平均组合、加权比例平均组合相较于单一的马尔科夫预测以及神经网络预测,在预测精度和预测误差范围上都要得到了很大提高,尤其是加权平方和平均组合所构成的路面使用性能预测模型获得了很好的使用性能预测结果。
关键词
路面使用性能预测
PCI
组合
预测
模型
Keywords
pavement performance prediction
PCI
combination forecast model
分类号
U416.217 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于BP神经网络的高速公路沥青路面使用性能预测
被引量：
4
3
作者
马佳杰
徐雷
田旭
张国栋
郑加威
机构
浙江数智交院科技股份有限公司
出处
《交通世界》
2022年第21期85-88,共4页
文摘
基于申嘉湖杭高速公路历年的沥青路面检测数据和养护工程量数据分析结果,从统计上描述养护工程与路面使用性能的关系。基于BP神经网络,预测路面使用性能分项指标,模型预测效果较为理想。实验表明,练杭段的平均相对误差为0.17%,小于湖州段的0.47%;PCI指标的平均相对误差最小,为0.03%,其次是RQI指标(0.21%),最大的是RDI指标(1.15%)。
关键词
高速公路
路面使用性能预测
BP神经网络
养护决策
分类号
U418.6 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粗糙集理论与PCA-APSO-SVM的沥青路面使用性能预测
李海莲
杨斯媛
祁增涛
刘忠磊
李清华
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于组合预测模型对公路沥青路面使用性能预测的研究
贺得荣
《公路工程》
北大核心
2015
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于BP神经网络的高速公路沥青路面使用性能预测
马佳杰
徐雷
田旭
张国栋
郑加威
《交通世界》
2022
4
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职称材料
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