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基于NAR-ARIMA组合模型的高速公路沥青路面破损状况预测被引量：1: 1; 作者李海莲高雅丽 +1 位作者江晶晶司金忠《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期307-313,共7页; 基于NAR神经网络模型和ARIMA传统时间序列预测模型,对高速公路沥青路面的破损状况进行预测,再分别通过最优加权法和残差优化法对两种预测模型进行组合,得到两种组合模型.对各单一模型和组合模型的精度和稳定性进行了比较分析.实例分析表... 展开更多; 关键词道路工程路面破损状况预测 ARIMA模型 NAR神经网络模型沥青路面; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PCA-IPSO-RBF神经网络的沥青路面破损状况预测被引量：6: 2; 作者马子媛李海莲蔺望东《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期197-205,共9页; 针对现有路面破损状况评价指数较为单一且无法准确预测路面实际破损发展趋势的问题,为探究路面使用指标、路面性能指标和路面环境指标对路面破损状况的影响,提出基于改进粒子群优化(IPSO)与径向基(RBF)神经网络耦合的沥青路面破损预测模... 展开更多; 关键词道路工程路面破损状况预测径向基神经网络沥青路面改进粒子群优化主成分分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于支持向量机的沥青路面使用性能评价被引量：9: 3; 作者黄冰颜可珍张邹《公路工程》北大核心 2012年第2期19-21,共3页; 路面使用性能决定了路面维修养护的方法。但沥青路面使用性能4个指标:PCI、SSI、SRI和IRI中路面状况指数检测困难。支持向量机是具有严格统计学习理论的新型学习方法。它对解决小样本非线性等问题具特有的优势。基于支持向量机理论,分... 展开更多; 关键词支持向量机路面使用性能路面破损状况; 在线阅读下载PDF 职称材料

重庆地区钢桥面浇注式沥青铺装体系使用状况调查分析被引量：5: 4; 作者王民王明明 +2 位作者王滔郑睿涵彭祝涛《公路交通技术》 2021年第6期1-8,共8页; 重庆地区钢桥面铺装普遍采用浇注式沥青混合料+改性沥青SMA10铺装结构体系,且已通车运营多年。为掌握该铺装体系的使用状况及影响因素,采用自动化检测装备,对重庆地区8座大跨径钢桥面铺装的使用状况进行检测和评定,并对其影响因素进行... 展开更多; 关键词钢桥面铺装浇注式沥青混合料使用状况路面破损状况指数抗滑性能车辙深度; 在线阅读下载PDF 职称材料

高速公路改扩建工程旧路状况评价及处治对策研究被引量：7: 5; 作者高涛《公路工程》 2010年第3期14-18,共5页; 现有的旧路状况评价体系侧重于养护对策,并不适用于高速公路改扩建工程的需要。针对连霍高速公路郑州段的旧路状况,以PQI评价指标的基本原则出发,以路面结构强度指数(PSSI)为主要判断基础,以路面损坏状况指数(PCI)和路面车辙深度指数(R... 展开更多; 关键词改扩建工程路面结构强度路面破损状况车辙深度指数路用性能综合评价指数; 在线阅读下载PDF 职称材料

微表处技术在高速公路沥青路面养护中的应用被引量：9: 6; 作者石晨璐《交通世界》 2019年第25期52-53,55,共3页; 以实际工程为背景,通过对养护原材料进行检验,检测病害路段的病害情况,并总结微表处养护技术施工工艺,研究经微表处技术处理后路面性能前后变化情况。研究结果表明:经微表处技术养护后的病害路段测得横向力系数SFC60与构造深度平均值分... 展开更多; 关键词高速公路微表处技术路面破损状况评价指数横向力系数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于NAR-ARIMA组合模型的高速公路沥青路面破损状况预测被引量：1: 1; 作者李海莲高雅丽江晶晶司金忠; 机构兰州交通大学土木工程学院中铁第六勘察设计院集团有限公司; 出处《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期307-313,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(51868042) 甘肃省自然科学基金资助项目(20JR10RA229,22JR5RA334) +1 种基金兰州交通大学“百名青年优秀人才培养计划”基金资助项目(2018103).; 文摘基于NAR神经网络模型和ARIMA传统时间序列预测模型,对高速公路沥青路面的破损状况进行预测,再分别通过最优加权法和残差优化法对两种预测模型进行组合,得到两种组合模型.对各单一模型和组合模型的精度和稳定性进行了比较分析.实例分析表明,组合模型相较于单一模型的精度和稳定性均有所提升,NAR-ARIMA最优加权组合模型预测效果最佳.该组合模型所需样本量较小,且基于时间序列.由于采用历史数据作为影响因素代替指标,该组合模型计算速度快、精度高,适用于日常的预测工作,为后续合理的道路养护决策提供了重要的理论依据.; 关键词道路工程路面破损状况预测 ARIMA模型 NAR神经网络模型沥青路面; Keywords road engineering pavement damage prediction ARIMA model NAR neural network model asphalt pavement; 分类号 U416.217 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PCA-IPSO-RBF神经网络的沥青路面破损状况预测被引量：6: 2; 作者马子媛李海莲蔺望东; 机构兰州交通大学土木工程学院兰州交通大学甘肃省道路桥梁与地下工程重点实验室; 出处《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期197-205,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(51868042) 甘肃省自然科学基金资助项目(20JR10RA229) +4 种基金兰州交通大学“百名青年优秀人才培养计划”基金资助项目(2018103).; 文摘针对现有路面破损状况评价指数较为单一且无法准确预测路面实际破损发展趋势的问题,为探究路面使用指标、路面性能指标和路面环境指标对路面破损状况的影响,提出基于改进粒子群优化(IPSO)与径向基(RBF)神经网络耦合的沥青路面破损预测模型.首先,利用灰色关联分析和主成分分析(PCA)筛选出主要影响因子;然后,通过改进粒子群惯性权重因子,调整粒子全局和局部寻优能力,并利用IPSO算法训练RBF模型中的参数;最后,以主成分分析降维后数据为输入,建立路面破损状况的IPSO-RBF神经网络预测模型.实例研究表明,PCA-IPSO-RBF神经网络预测模型预测平均绝对误差为0.8416.因此,针对复杂非线性路面破损状况预测问题,该模型能够准确预测沥青路面破损状况,为路面养护决策提供有力支持.; 关键词道路工程路面破损状况预测径向基神经网络沥青路面改进粒子群优化主成分分析; Keywords road engineering prediction of pavement damage condition radical basic function neural network asphalt pavement improved particle swarm optimization principal component analysis; 分类号 U416 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于支持向量机的沥青路面使用性能评价被引量：9: 3; 作者黄冰颜可珍张邹; 机构湖南大学土木工程学院山区道路建设与维护技术重庆市重庆重点实验室; 出处《公路工程》北大核心 2012年第2期19-21,共3页; 基金重庆交通大学山区道路建设与维护技术重庆市重点实验室开放基金项目(编号:CQMRCM-07-03); 文摘路面使用性能决定了路面维修养护的方法。但沥青路面使用性能4个指标:PCI、SSI、SRI和IRI中路面状况指数检测困难。支持向量机是具有严格统计学习理论的新型学习方法。它对解决小样本非线性等问题具特有的优势。基于支持向量机理论,分析沥青路面使用性能4个指标间的关系,建立了SSI、SRI、IRI实测数据对PCI的预测模型,获得了令人满意的预估效果。结果表明,支持向量机是沥青路面性能评估的简单有效的方法。; 关键词支持向量机路面使用性能路面破损状况; Keywords Support Vector Machine Pavement Performance PCI; 分类号 U416.217 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名重庆地区钢桥面浇注式沥青铺装体系使用状况调查分析被引量：5: 4; 作者王民王明明王滔郑睿涵彭祝涛; 机构重庆市智翔铺道技术工程有限公司重庆交通大学土木工程学院; 出处《公路交通技术》 2021年第6期1-8,共8页; 基金重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2019jscx-fxydX0038) 重庆市“科技创新领军人才技持计划”项目(CSCTCXLJRC201902)。; 文摘重庆地区钢桥面铺装普遍采用浇注式沥青混合料+改性沥青SMA10铺装结构体系,且已通车运营多年。为掌握该铺装体系的使用状况及影响因素,采用自动化检测装备,对重庆地区8座大跨径钢桥面铺装的使用状况进行检测和评定,并对其影响因素进行分析。结果表明:1)重庆地区钢桥面采用浇注式沥青混合料铺装体系通车运营5~15年后,整体使用情况良好;2)该铺装体系在高温潮湿环境下具有较强的适应能力,大部分车道车辙深度均在2 mm以内,说明该体系高温性能较好;3)该铺装体系抗滑性能较好,除C桥外,其余桥梁构造深度高于0.8 mm占比达80%以上,但其路面磨耗指数PWI较低,抗滑性能衰减较快,应重点关注。; 关键词钢桥面铺装浇注式沥青混合料使用状况路面破损状况指数抗滑性能车辙深度; Keywords pavement of steel deck bridge gussasphalt mixture service condition pavement wear index anti-skidding performance rutting depth; 分类号 U443.33 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高速公路改扩建工程旧路状况评价及处治对策研究被引量：7: 5; 作者高涛; 机构河南中原高速公路股份有限公司; 出处《公路工程》 2010年第3期14-18,共5页; 基金交通部西部交通建设科技资助项目(200631800099.1); 文摘现有的旧路状况评价体系侧重于养护对策,并不适用于高速公路改扩建工程的需要。针对连霍高速公路郑州段的旧路状况,以PQI评价指标的基本原则出发,以路面结构强度指数(PSSI)为主要判断基础,以路面损坏状况指数(PCI)和路面车辙深度指数(RDI)为辅助判别,并根据不同的重要性分别赋予相应的权重值,最终得到适合于改扩建工程的路面使用性能综合评价指数PCQI,并对不同车道、不同判断级别的路段提出了相应的处理措施,实践应用表明评价成果与实际工程情况相符。; 关键词改扩建工程路面结构强度路面破损状况车辙深度指数路用性能综合评价指数; Keywords Reconstruction and extension project Pavement structural strength Pavement condi- tion Pavement rutting depth index Pavement condition quality index （PCQI）; 分类号 U418.8 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名微表处技术在高速公路沥青路面养护中的应用被引量：9: 6; 作者石晨璐; 机构京新高速张家口管理处; 出处《交通世界》 2019年第25期52-53,55,共3页; 文摘以实际工程为背景,通过对养护原材料进行检验,检测病害路段的病害情况,并总结微表处养护技术施工工艺,研究经微表处技术处理后路面性能前后变化情况。研究结果表明:经微表处技术养护后的病害路段测得横向力系数SFC60与构造深度平均值分别为62和0.79mm,平整度方差均值为0.89,均满足规范要求值,表明微表处技术可有效恢复沥青路面路用性能,从而为车辆提供安全的行车环境。; 关键词高速公路微表处技术路面破损状况评价指数横向力系数; 分类号 U416 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于NAR-ARIMA组合模型的高速公路沥青路面破损状况预测	李海莲高雅丽江晶晶司金忠	《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于PCA-IPSO-RBF神经网络的沥青路面破损状况预测	马子媛李海莲蔺望东	《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于支持向量机的沥青路面使用性能评价	黄冰颜可珍张邹	《公路工程》北大核心	2012	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	重庆地区钢桥面浇注式沥青铺装体系使用状况调查分析	王民王明明王滔郑睿涵彭祝涛	《公路交通技术》	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	高速公路改扩建工程旧路状况评价及处治对策研究	高涛	《公路工程》	2010	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	微表处技术在高速公路沥青路面养护中的应用	石晨璐	《交通世界》	2019	9	在线阅读下载PDF 职称材料