基于數據挖掘的路面使用性能評價預測和決策研究
發(fā)布時間：2021-04-09 20:39
隨著信息技術的發(fā)展,我國公路網開始向“智慧公路”邁進。在公路養(yǎng)護建設和管理中,路面性能評價、預測和決策是三個非常重要的方面。當道路投入使用后,在交通量和環(huán)境等多方面因素的共同作用下,路面結構出現(xiàn)了不同程度的損壞,路面性能呈現(xiàn)逐年下降趨勢。為了提高路面使用性能,延長道路使用壽命,進而對道路養(yǎng)護提供科學支撐,本文基于數據挖掘技術,充分研究路面使用性能的評價、預測和決策,為將來公路養(yǎng)護的自動化和智慧化奠定基礎。本文以“湖北省智慧公路大數據采集和挖掘分析平臺”項目為研究背景,將數據挖掘技術應用于路面性能評價、預測和決策。本文的主要研究內容如下:（1）針對現(xiàn)有公路路面使用性能數據可能存在的一些數據質量問題,對這些數據做預處理,主要包括冗余值處理、缺失值修復和利用iForest算法對路面使用數據做異常檢測,從而提高原始數據的質量,將經過預處理之后的路面使用性能數據存儲起來用于后面的路面使用性能評價、預測和決策過程。（2）現(xiàn)有路面使用性能評價指標在對不同地域路面進行評價時,得到的評價結果有時和實際情況不太匹配的問題,本文采用基于信息熵和TOPSIS理論耦合的評價模型對現(xiàn)有的路面使用性能進行綜合評價,...
【文章來源】：武漢理工大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】：73 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
部分原始數據集首先對實驗數據集進行統(tǒng)計分析，分別從國省道、檢測方向、技術等級、
11路面類型、路段長度、路面使用性能指數如MQI，PQI，PCI，RQI等多方面進行數據統(tǒng)計分析，從而了解公路數據的基本情況。公路一般有國道和省道之分，本文首先統(tǒng)計省內國省道的比例情況如圖2-2所示：從圖中可以看出，湖北省內公路主要包含國道和省道兩種，其中國道占比48.66%，省道占比51.34%，說明湖北省內公路組成中，國道和省道的比例相當。圖2-2湖北省內國省道所占的比例從公路的技術等級上來說，公路可以分為一級、二級、三級和四級一共技術等級，其中每種等級的路段的數量和比例如下圖2-3和2-4所示。圖2-3各技術等級的路段數量
11路面類型、路段長度、路面使用性能指數如MQI，PQI，PCI，RQI等多方面進行數據統(tǒng)計分析，從而了解公路數據的基本情況。公路一般有國道和省道之分，本文首先統(tǒng)計省內國省道的比例情況如圖2-2所示：從圖中可以看出，湖北省內公路主要包含國道和省道兩種，其中國道占比48.66%，省道占比51.34%，說明湖北省內公路組成中，國道和省道的比例相當。圖2-2湖北省內國省道所占的比例從公路的技術等級上來說，公路可以分為一級、二級、三級和四級一共技術等級，其中每種等級的路段的數量和比例如下圖2-3和2-4所示。圖2-3各技術等級的路段數量
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于灰色關聯(lián)度分析和支持向量機回歸的瀝青路面使用性能預測[J]. 趙靜,王選倉,丁龍亭,房娜仁,李善強. 重慶大學學報. 2019(04)
[2]模糊集對分析的路面使用性能預判性分析[J]. 王昌衡,戴群力. 公路工程. 2018(01)
[3]基于PCA-SVM的高速公路瀝青路面使用性能評價[J]. 李巧茹,郭知洋,王耀軍,陳亮. 北京工業(yè)大學學報. 2018(02)
[4]基于遺傳神經網絡的路面使用性能評價預測[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預測[J]. 張洪偉,連鵬,楊東. 公路. 2015(12)
[6]基于灰色理論的高速公路路面車轍預測方法（英文）[J]. 周嵐,倪富健,趙巖荊. Journal of Southeast University（English Edition）. 2015(03)
[7]基于非線性模糊法的水泥路面性能評價[J]. 顏可珍,周志雄. 浙江大學學報(工學版). 2013(08)
[8]基于遺傳算法的模糊優(yōu)選神經網絡路面性能評價模型[J]. 劉艷,康海貴,孫敏. 大連理工大學學報. 2010(01)
[9]路面使用性能可拓評價方法[J]. 凌建明,郝航程,呂荔炫. 同濟大學學報(自然科學版). 2008(01)
博士論文
[1]高速公路瀝青路面使用性能評價及預測研究[D]. 周嵐.東南大學 2015
[2]瀝青路面病害檢測與養(yǎng)護決策研究[D]. 白日華.吉林大學 2013
碩士論文
[1]高速公路瀝青路面預防性養(yǎng)護決策研究[D]. 牛詩哲.天津大學 2017
[2]SMA瀝青路面抗滑性能優(yōu)化設計與應用研究[D]. 龍艷飛.華南理工大學 2017
[3]基于DEA的廣東省國省公路路面養(yǎng)護效果評價及有效的路面養(yǎng)護策略研究[D]. 馬艷玲.華南理工大學 2017
[4]浙江高速公路瀝青路面預防性養(yǎng)護研究[D]. 王穎.浙江大學 2017
[5]寧杭高速公路路面性能預測與養(yǎng)護對策研究[D]. 徐冉.東南大學 2016
[6]高速公路網瀝青路面使用性能評價及變化規(guī)律研究[D]. 廖秋杰.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[7]基于大數據技術的瀝青路面性能預測研究[D]. 胡晨媛.東南大學 2016
[8]高速公路瀝青路面養(yǎng)護效益評價方法研究[D]. 謝勝加.東南大學 2016
[9]瀝青路面結構信息監(jiān)測數據挖掘研究[D]. 潘小康.哈爾濱工業(yè)大學 2015
[10]城市道路瀝青路面使用性能評價與改建方案決策研究[D]. 石忠利.湖南大學 2015
本文編號：3128276
【文章來源】：武漢理工大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】：73 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
部分原始數據集首先對實驗數據集進行統(tǒng)計分析，分別從國省道、檢測方向、技術等級、
11路面類型、路段長度、路面使用性能指數如MQI，PQI，PCI，RQI等多方面進行數據統(tǒng)計分析，從而了解公路數據的基本情況。公路一般有國道和省道之分，本文首先統(tǒng)計省內國省道的比例情況如圖2-2所示：從圖中可以看出，湖北省內公路主要包含國道和省道兩種，其中國道占比48.66%，省道占比51.34%，說明湖北省內公路組成中，國道和省道的比例相當。圖2-2湖北省內國省道所占的比例從公路的技術等級上來說，公路可以分為一級、二級、三級和四級一共技術等級，其中每種等級的路段的數量和比例如下圖2-3和2-4所示。圖2-3各技術等級的路段數量
11路面類型、路段長度、路面使用性能指數如MQI，PQI，PCI，RQI等多方面進行數據統(tǒng)計分析，從而了解公路數據的基本情況。公路一般有國道和省道之分，本文首先統(tǒng)計省內國省道的比例情況如圖2-2所示：從圖中可以看出，湖北省內公路主要包含國道和省道兩種，其中國道占比48.66%，省道占比51.34%，說明湖北省內公路組成中，國道和省道的比例相當。圖2-2湖北省內國省道所占的比例從公路的技術等級上來說，公路可以分為一級、二級、三級和四級一共技術等級，其中每種等級的路段的數量和比例如下圖2-3和2-4所示。圖2-3各技術等級的路段數量
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于灰色關聯(lián)度分析和支持向量機回歸的瀝青路面使用性能預測[J]. 趙靜,王選倉,丁龍亭,房娜仁,李善強. 重慶大學學報. 2019(04)
[2]模糊集對分析的路面使用性能預判性分析[J]. 王昌衡,戴群力. 公路工程. 2018(01)
[3]基于PCA-SVM的高速公路瀝青路面使用性能評價[J]. 李巧茹,郭知洋,王耀軍,陳亮. 北京工業(yè)大學學報. 2018(02)
[4]基于遺傳神經網絡的路面使用性能評價預測[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預測[J]. 張洪偉,連鵬,楊東. 公路. 2015(12)
[6]基于灰色理論的高速公路路面車轍預測方法（英文）[J]. 周嵐,倪富健,趙巖荊. Journal of Southeast University（English Edition）. 2015(03)
[7]基于非線性模糊法的水泥路面性能評價[J]. 顏可珍,周志雄. 浙江大學學報(工學版). 2013(08)
[8]基于遺傳算法的模糊優(yōu)選神經網絡路面性能評價模型[J]. 劉艷,康海貴,孫敏. 大連理工大學學報. 2010(01)
[9]路面使用性能可拓評價方法[J]. 凌建明,郝航程,呂荔炫. 同濟大學學報(自然科學版). 2008(01)
博士論文
[1]高速公路瀝青路面使用性能評價及預測研究[D]. 周嵐.東南大學 2015
[2]瀝青路面病害檢測與養(yǎng)護決策研究[D]. 白日華.吉林大學 2013
碩士論文
[1]高速公路瀝青路面預防性養(yǎng)護決策研究[D]. 牛詩哲.天津大學 2017
[2]SMA瀝青路面抗滑性能優(yōu)化設計與應用研究[D]. 龍艷飛.華南理工大學 2017
[3]基于DEA的廣東省國省公路路面養(yǎng)護效果評價及有效的路面養(yǎng)護策略研究[D]. 馬艷玲.華南理工大學 2017
[4]浙江高速公路瀝青路面預防性養(yǎng)護研究[D]. 王穎.浙江大學 2017
[5]寧杭高速公路路面性能預測與養(yǎng)護對策研究[D]. 徐冉.東南大學 2016
[6]高速公路網瀝青路面使用性能評價及變化規(guī)律研究[D]. 廖秋杰.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[7]基于大數據技術的瀝青路面性能預測研究[D]. 胡晨媛.東南大學 2016
[8]高速公路瀝青路面養(yǎng)護效益評價方法研究[D]. 謝勝加.東南大學 2016
[9]瀝青路面結構信息監(jiān)測數據挖掘研究[D]. 潘小康.哈爾濱工業(yè)大學 2015
[10]城市道路瀝青路面使用性能評價與改建方案決策研究[D]. 石忠利.湖南大學 2015
本文編號：3128276
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