基于大数据技术的沥青路面性能预测研究

发布时间：2017-08-18 10:02

  本文关键词：基于大数据技术的沥青路面性能预测研究

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【摘要】：沥青路面性能包括路面行驶质量、路面损坏状况、路面抗滑性能、路面结构强度等。每一个沥青路面性能指标都受到多种内在和外在因素影响,不同指标的影响因素之间还可能存在交叉,性能指标作为预测变量的数目过多,不利于使用大数据技术进行合理有效的预测。据统计大约80%沥青路面维修养护是由于路面车辙变形,与水损害和路面裂缝等其他病害相比,沥青路面车辙危害性最大,车辙的存在又会严重影响行车舒适度和行车安全,并会引发或加深其他病害。由此可知,车辙深度是沥青路面性能的关键指标,车辙深度变化值的有效预测对于沥青路面性能的整体预估是有重要意义的,因而将车辙深度变化作为最终预测量。为了有针对性的分析各影响因素对沥青路面性能的影响形式,本文选择路面性能中比重最大的车辙变形入手开展研究。本文所用数据来自LTPP数据,满足来源复杂、体量巨大、价值潜伏的大数据特点,利用大数据技术实现数据的整合共享、交叉复用,形成一定的智力资源和知识服务能力。首先,从沥青混合料的粘弹性角度分析了沥青路面车辙的形成机理和车辙变化量的影响因素,从中提取出各类影响因素的代表项,分别选择最高气温均值代表气候条件、累计当量标准轴载作用次数代表交通条件、面层空隙率代表沥青混合料自身特性。其次,本文利用分布式存储系统SQL软件提取和重构了LTPP中车辙和影响因素的数据库进行大数据的存储和管理,利用JMP软件实现了气温、交通荷载、空隙率大数据在时间和空间上的分布和变化情况的可视化技术分析,依此得出需要按划分好的四个季度,分别建立每个季度的车辙变化量预测模型。再次,基于大数据挖掘技术实现了车辙变化与影响因素关系研究,选择因子分析法利用SPSS软件探究各影响因素的内部关联,得到三个自变量相关系数很低,彼此间具有较高独立性。选择偏相关性方法对三个影响因素进行敏感性分析,得知最高气温均值和面层空隙率与车辙深度变化量之间不存在显著的线性关系。累计当量标准轴载作用次数与车辙深度变化量之间的线性相关较为显著。分析得到交通荷载对车辙变化量的影响程度最大,最高气温均值其次,面层空隙率影响相对最弱。最后,本文参考粘弹性模型的数学表达形式,建立了四个季度的考虑温度效应、交通荷载效应、沥青混合料自身特性效应的车辙变化量预测模型。基于大数据优化算法技术中的Levenberg-Marqurdt算法来处理多元非线性复杂模型,利用按需求提取和预处理后的LTPP数据和lstopt软件实现了参数的高效拟合,结果表明本次研究建立的四个季度的预测模型合理,具有较好的预测能力和预测精度。本文围绕“让数据本身说话”的中心想法,基于各类大数据技术的分析手段,实现利用直观采集的性能原始数据和影响因素原始数据,经过预处理后代入对应季度的车辙变化预测模型,得到所研究季度中车辙深度发生的变化量,继而用于判断沥青路面性能的变化程度。要控制未来某季度内的车辙变化在规定范围内,可通过调控车辙影响因素的大小,减小将来产生的车辙变化量来减缓车辙发展,减轻受车辙影响的其他路面性能如平整度、抗滑性的恶化作用,来保证路面正常使用和行车安全,其预测的车辙变化量数据对沥青路面的维修养护具有一定的参考价值。
【关键词】：沥青路面性能 车辙变化量 大数据 LTPP 数据挖掘
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U416.217
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-23
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 国内外研究现状12-17
• 1.2.1 沥青路面性能研究12-14
• 1.2.2 沥青路面车辙预测研究14-17
• 1.3 大数据和大数据技术简介17-20
• 1.3.1 大数据定义17-18
• 1.3.2 大数据分析框架18-19
• 1.3.3 大数据分析技术19-20
• 1.4 论文研究意义和研究内容20-23
• 1.4.1 存在问题和研究意义20-21
• 1.4.2 研究内容和技术路线21-23
• 第二章 沥青路面车辙变化量的影响因素研究23-33
• 2.1 沥青路面车辙的形成机理23-25
• 2.1.1 沥青路面车辙类型23-24
• 2.1.2 沥青路面车辙变化量产生原理24-25
• 2.1.3 沥青混合料粘弹性对车辙变化量的影响25
• 2.2 沥青路面车辙变化量的影响因素25-29
• 2.2.1 内在因素26-28
• 2.2.2 外在因素28-29
• 2.2.3 其他因素29
• 2.3 车辙变化量预测模型影响因素的拟定29-32
• 2.3.1 车辙预估方法29-31
• 2.3.2 车辙变化量预测中的影响因素拟定31-32
• 2.4 本章小结32-33
• 第三章 基于大数据管理和可视化技术的车辙变化量各因素研究33-63
• 3.1 LTPP数据简介33-35
• 3.1.1 LTPP及其数据库33
• 3.1.2 车辙变化量预测相关数据检测33-35
• 3.2 LTPP大数据分布式管理35-40
• 3.2.1 数据分布式管理工具35-36
• 3.2.2 车辙变化量预测分析数据库重构36-40
• 3.3 LTPP大数据可视化分析40-61
• 3.3.1 车辙大数据可视化分析41-45
• 3.3.2 气温大数据可视化分析45-54
• 3.3.3 交通荷载大数据可视化分析54-58
• 3.3.4 空隙率大数据可视化分析58-61
• 3.4 本章小结61-63
• 第四章 基于大数据挖掘技术的车辙变化量与影响因素关系研究63-79
• 4.1 车辙变化量预处理63-64
• 4.2 车辙变化量影响因素预处理64-66
• 4.2.1 气温数据预处理64
• 4.2.2 交通荷载数据预处理64-66
• 4.2.3 空隙率数据预处理66
• 4.3 车辙变化量影响因素内部关系挖掘与因子分析66-70
• 4.3.1 车辙变化量影响因素内部关系挖掘原理介绍66-67
• 4.3.2 车辙变化量影响因素因子分析过程67-68
• 4.3.3 基于大数据挖掘技术因子分析方法的结果讨论68-70
• 4.4 车辙变化量与影响因素相关关系挖掘与敏感性分析70-76
• 4.4.1 车辙变化量与影响因素敏感性分析方法选择71
• 4.4.2 车辙变化量与影响因素敏感性分析方法原理71-72
• 4.4.3 基于大数据挖掘技术敏感性分析方法的结果讨论72-76
• 4.5 本章小结76-79
• 第五章 基于大数据优化算法技术的车辙变化量预测研究79-97
• 5.1 车辙变化量预测模型框架介绍79-81
• 5.1.1 粘弹性基本模型79-80
• 5.1.2 Burgers模型80-81
• 5.2 基于大数据挖掘成果与粘弹性模型框架建立车辙变化量预测模型81-84
• 5.2.1 考虑温度影响的车辙变化量预测模型81-82
• 5.2.2 考虑交通荷载影响的车辙变化量预测模型82-83
• 5.2.3 考虑空隙率影响的车辙变化量预测模型83-84
• 5.3 车辙变化量预测模型参数处理方法与大数据优化算法技术84-88
• 5.3.1 大气温度与路面温度关系分析84-86
• 5.3.2 参数拟合的大数据优化算法技术方法介绍86-88
• 5.4 车辙变化量预测模型参数拟合与模型评价88-95
• 5.4.1 训练集和测试集的划分88
• 5.4.2 车辙变化量预测模型参数拟合88-92
• 5.4.3 车辙变化量预测模型性能评价92-95
• 5.5 本章小结95-97
• 第六章 结论和展望97-101
• 6.1 结论97-99
• 6.2 展望99-101
• 致谢101-103
• 参考文献103-107
• 附录107-113

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