基于探地雷达与概率神经网络的城市道路路基病害预警模型研究

发布时间：2018-10-17 19:26

【摘要】：近年来由道路路基病害所导致的城市道路塌陷事故频繁发生,造成人员伤亡和巨大的经济损失。针对城市道路路基病害所带来的诸多问题与安全隐患,提出了一种基于探地雷达与概率神经网络的城市道路路基病害预警模型。首先在分析路基病害成因的基础上建立了城市道路路基病害评价指标体系;然后依托城市道路路基病害动态演化物理模型,使用探地雷达采集并积累样本数据;最后基于样本数据建立概率神经网络预警模型并进行仿真分析,结果表明预警准确率达到88.9%。该预警模型在郑州市中牟县的滨河路和荟萃路进行了应用试验,预警结果与实际情况基本吻合,表明该预警模型可对城市道路路基病害做出有效预警,为道路养护和工程整治设计提供技术支撑。
[Abstract]:In recent years, urban road collapse accidents caused by road subgrade diseases occur frequently, resulting in casualties and huge economic losses. In view of many problems and hidden dangers of urban road roadbed diseases, an early warning model of urban road roadbed diseases based on ground penetrating radar and probabilistic neural network is proposed. Based on the analysis of the causes of roadbed diseases, the evaluation index system of urban roadbed diseases is established, and then based on the dynamic evolution physical model of urban roadbed diseases, GPR is used to collect and accumulate sample data. Finally, a probabilistic neural network early warning model based on sample data is established and simulated. The results show that the accuracy of early warning reaches 88.9. The model has been applied to Binhe Road and Meta Road in Zhongmu County, Zhengzhou City. The results of early warning are in good agreement with the actual situation, which indicates that the early warning model can provide an effective early warning for roadbed diseases of urban roads. Provide technical support for road maintenance and engineering renovation design.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;
【基金】：国家重大科学仪器设备开发专项(2012YQ030126) 国家自然科学基金(41504112) 北京市交通委重点项目(TC1405AK9)资助
【分类号】：U418.5

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本文编号：2277713