基于数据挖掘的路面使用性能评价预测和决策研究
发布时间：2021-04-09 20:39
随着信息技术的发展,我国公路网开始向“智慧公路”迈进。在公路养护建设和管理中,路面性能评价、预测和决策是三个非常重要的方面。当道路投入使用后,在交通量和环境等多方面因素的共同作用下,路面结构出现了不同程度的损坏,路面性能呈现逐年下降趋势。为了提高路面使用性能,延长道路使用寿命,进而对道路养护提供科学支撑,本文基于数据挖掘技术,充分研究路面使用性能的评价、预测和决策,为将来公路养护的自动化和智慧化奠定基础。本文以“湖北省智慧公路大数据采集和挖掘分析平台”项目为研究背景,将数据挖掘技术应用于路面性能评价、预测和决策。本文的主要研究内容如下:（1）针对现有公路路面使用性能数据可能存在的一些数据质量问题,对这些数据做预处理,主要包括冗余值处理、缺失值修复和利用iForest算法对路面使用数据做异常检测,从而提高原始数据的质量,将经过预处理之后的路面使用性能数据存储起来用于后面的路面使用性能评价、预测和决策过程。（2）现有路面使用性能评价指标在对不同地域路面进行评价时,得到的评价结果有时和实际情况不太匹配的问题,本文采用基于信息熵和TOPSIS理论耦合的评价模型对现有的路面使用性能进行综合评价,...
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
部分原始数据集首先对实验数据集进行统计分析，分别从国省道、检测方向、技术等级、
11路面类型、路段长度、路面使用性能指数如MQI，PQI，PCI，RQI等多方面进行数据统计分析，从而了解公路数据的基本情况。公路一般有国道和省道之分，本文首先统计省内国省道的比例情况如图2-2所示：从图中可以看出，湖北省内公路主要包含国道和省道两种，其中国道占比48.66%，省道占比51.34%，说明湖北省内公路组成中，国道和省道的比例相当。图2-2湖北省内国省道所占的比例从公路的技术等级上来说，公路可以分为一级、二级、三级和四级一共技术等级，其中每种等级的路段的数量和比例如下图2-3和2-4所示。图2-3各技术等级的路段数量
11路面类型、路段长度、路面使用性能指数如MQI，PQI，PCI，RQI等多方面进行数据统计分析，从而了解公路数据的基本情况。公路一般有国道和省道之分，本文首先统计省内国省道的比例情况如图2-2所示：从图中可以看出，湖北省内公路主要包含国道和省道两种，其中国道占比48.66%，省道占比51.34%，说明湖北省内公路组成中，国道和省道的比例相当。图2-2湖北省内国省道所占的比例从公路的技术等级上来说，公路可以分为一级、二级、三级和四级一共技术等级，其中每种等级的路段的数量和比例如下图2-3和2-4所示。图2-3各技术等级的路段数量
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灰色关联度分析和支持向量机回归的沥青路面使用性能预测[J]. 赵静,王选仓,丁龙亭,房娜仁,李善强. 重庆大学学报. 2019(04)
[2]模糊集对分析的路面使用性能预判性分析[J]. 王昌衡,戴群力. 公路工程. 2018(01)
[3]基于PCA-SVM的高速公路沥青路面使用性能评价[J]. 李巧茹,郭知洋,王耀军,陈亮. 北京工业大学学报. 2018(02)
[4]基于遗传神经网络的路面使用性能评价预测[J]. 郭玲玲. 公路工程. 2017(04)
[5]基于灰色模型方法的路面使用性能预测[J]. 张洪伟,连鹏,杨东. 公路. 2015(12)
[6]基于灰色理论的高速公路路面车辙预测方法（英文）[J]. 周岚,倪富健,赵岩荆. Journal of Southeast University（English Edition）. 2015(03)
[7]基于非线性模糊法的水泥路面性能评价[J]. 颜可珍,周志雄. 浙江大学学报(工学版). 2013(08)
[8]基于遗传算法的模糊优选神经网络路面性能评价模型[J]. 刘艳,康海贵,孙敏. 大连理工大学学报. 2010(01)
[9]路面使用性能可拓评价方法[J]. 凌建明,郝航程,吕荔炫. 同济大学学报(自然科学版). 2008(01)
博士论文
[1]高速公路沥青路面使用性能评价及预测研究[D]. 周岚.东南大学 2015
[2]沥青路面病害检测与养护决策研究[D]. 白日华.吉林大学 2013
硕士论文
[1]高速公路沥青路面预防性养护决策研究[D]. 牛诗哲.天津大学 2017
[2]SMA沥青路面抗滑性能优化设计与应用研究[D]. 龙艳飞.华南理工大学 2017
[3]基于DEA的广东省国省公路路面养护效果评价及有效的路面养护策略研究[D]. 马艳玲.华南理工大学 2017
[4]浙江高速公路沥青路面预防性养护研究[D]. 王颖.浙江大学 2017
[5]宁杭高速公路路面性能预测与养护对策研究[D]. 徐冉.东南大学 2016
[6]高速公路网沥青路面使用性能评价及变化规律研究[D]. 廖秋杰.哈尔滨工业大学 2016
[7]基于大数据技术的沥青路面性能预测研究[D]. 胡晨媛.东南大学 2016
[8]高速公路沥青路面养护效益评价方法研究[D]. 谢胜加.东南大学 2016
[9]沥青路面结构信息监测数据挖掘研究[D]. 潘小康.哈尔滨工业大学 2015
[10]城市道路沥青路面使用性能评价与改建方案决策研究[D]. 石忠利.湖南大学 2015
本文编号：3128276
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
部分原始数据集首先对实验数据集进行统计分析，分别从国省道、检测方向、技术等级、
11路面类型、路段长度、路面使用性能指数如MQI，PQI，PCI，RQI等多方面进行数据统计分析，从而了解公路数据的基本情况。公路一般有国道和省道之分，本文首先统计省内国省道的比例情况如图2-2所示：从图中可以看出，湖北省内公路主要包含国道和省道两种，其中国道占比48.66%，省道占比51.34%，说明湖北省内公路组成中，国道和省道的比例相当。图2-2湖北省内国省道所占的比例从公路的技术等级上来说，公路可以分为一级、二级、三级和四级一共技术等级，其中每种等级的路段的数量和比例如下图2-3和2-4所示。图2-3各技术等级的路段数量
11路面类型、路段长度、路面使用性能指数如MQI，PQI，PCI，RQI等多方面进行数据统计分析，从而了解公路数据的基本情况。公路一般有国道和省道之分，本文首先统计省内国省道的比例情况如图2-2所示：从图中可以看出，湖北省内公路主要包含国道和省道两种，其中国道占比48.66%，省道占比51.34%，说明湖北省内公路组成中，国道和省道的比例相当。图2-2湖北省内国省道所占的比例从公路的技术等级上来说，公路可以分为一级、二级、三级和四级一共技术等级，其中每种等级的路段的数量和比例如下图2-3和2-4所示。图2-3各技术等级的路段数量
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灰色关联度分析和支持向量机回归的沥青路面使用性能预测[J]. 赵静,王选仓,丁龙亭,房娜仁,李善强. 重庆大学学报. 2019(04)
[2]模糊集对分析的路面使用性能预判性分析[J]. 王昌衡,戴群力. 公路工程. 2018(01)
[3]基于PCA-SVM的高速公路沥青路面使用性能评价[J]. 李巧茹,郭知洋,王耀军,陈亮. 北京工业大学学报. 2018(02)
[4]基于遗传神经网络的路面使用性能评价预测[J]. 郭玲玲. 公路工程. 2017(04)
[5]基于灰色模型方法的路面使用性能预测[J]. 张洪伟,连鹏,杨东. 公路. 2015(12)
[6]基于灰色理论的高速公路路面车辙预测方法（英文）[J]. 周岚,倪富健,赵岩荆. Journal of Southeast University（English Edition）. 2015(03)
[7]基于非线性模糊法的水泥路面性能评价[J]. 颜可珍,周志雄. 浙江大学学报(工学版). 2013(08)
[8]基于遗传算法的模糊优选神经网络路面性能评价模型[J]. 刘艳,康海贵,孙敏. 大连理工大学学报. 2010(01)
[9]路面使用性能可拓评价方法[J]. 凌建明,郝航程,吕荔炫. 同济大学学报(自然科学版). 2008(01)
博士论文
[1]高速公路沥青路面使用性能评价及预测研究[D]. 周岚.东南大学 2015
[2]沥青路面病害检测与养护决策研究[D]. 白日华.吉林大学 2013
硕士论文
[1]高速公路沥青路面预防性养护决策研究[D]. 牛诗哲.天津大学 2017
[2]SMA沥青路面抗滑性能优化设计与应用研究[D]. 龙艳飞.华南理工大学 2017
[3]基于DEA的广东省国省公路路面养护效果评价及有效的路面养护策略研究[D]. 马艳玲.华南理工大学 2017
[4]浙江高速公路沥青路面预防性养护研究[D]. 王颖.浙江大学 2017
[5]宁杭高速公路路面性能预测与养护对策研究[D]. 徐冉.东南大学 2016
[6]高速公路网沥青路面使用性能评价及变化规律研究[D]. 廖秋杰.哈尔滨工业大学 2016
[7]基于大数据技术的沥青路面性能预测研究[D]. 胡晨媛.东南大学 2016
[8]高速公路沥青路面养护效益评价方法研究[D]. 谢胜加.东南大学 2016
[9]沥青路面结构信息监测数据挖掘研究[D]. 潘小康.哈尔滨工业大学 2015
[10]城市道路沥青路面使用性能评价与改建方案决策研究[D]. 石忠利.湖南大学 2015
本文编号：3128276
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