隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,我國(guó)公路網(wǎng)開始向“智慧公路”邁進(jìn)。在公路養(yǎng)護(hù)方面,經(jīng)過(guò)近年的信息化建設(shè)已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù),但是由于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法無(wú)法充分挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值,所以對(duì)于養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)的處理仍然是以傳輸和存儲(chǔ)為核心,應(yīng)用分析處于初級(jí)階段,大量的養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)并未對(duì)實(shí)際的公路養(yǎng)護(hù)決策起到有效的指導(dǎo)作用。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱含知識(shí)而生,因此研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并將其應(yīng)用到公路養(yǎng)護(hù)決策中,發(fā)揮其數(shù)據(jù)處理能力,充分挖掘公路養(yǎng)護(hù)所積累歷史數(shù)據(jù)中的有用信息,以提高公路路面養(yǎng)護(hù)工作效率、延長(zhǎng)路面使用壽命、降低養(yǎng)護(hù)成本,是一件具有重要意義的事情。本文以“湖北省智慧公路大數(shù)據(jù)采集和挖掘分析平臺(tái)”項(xiàng)目為研究背景,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)決策。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)研究了目前公路路面養(yǎng)護(hù)系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀,分析了現(xiàn)行路面養(yǎng)護(hù)決策對(duì)于數(shù)據(jù)利用的不足,確定在路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)決策中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性;然后通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)的研究及其相關(guān)的成功應(yīng)用,確定了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)決策中應(yīng)用的可行性。(2)針對(duì)現(xiàn)有路面性能養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,選擇采用Isolation Forest...

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題來(lái)源
    1.2 研究背景和意義
    1.3 路面養(yǎng)護(hù)決策的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文文的主要工作和組織結(jié)構(gòu)
第2章 路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)需求分析及關(guān)鍵技術(shù)研究
    2.1 預(yù)防性養(yǎng)護(hù)需求分析以及路面性能指標(biāo)
        2.1.1 預(yù)防性養(yǎng)護(hù)的需求分析
        2.1.2 路面使用性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)決策關(guān)鍵技術(shù)研究
        2.2.1 路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)決策的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
    2.3 路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)決策研究的整體框架
    2.4 小結(jié)
第3章 公路路面性能數(shù)據(jù)異常檢測(cè)
    3.1 主要數(shù)據(jù)質(zhì)量問題
    3.2 異常檢測(cè)方法的選擇
    3.3 基于iForest的路面性能數(shù)據(jù)異常檢測(cè)原理
        3.3.1 iForest的預(yù)備知識(shí)
        3.3.2 基于iForest的路面性能數(shù)據(jù)異常檢測(cè)流程
    3.4 路面使用性能iForest異常挖掘的具體實(shí)現(xiàn)
        3.4.1 模型屬性選擇
        3.4.2 路面性能數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練
        3.4.3 路面性能數(shù)據(jù)的模型評(píng)估
        3.4.4 路面性能數(shù)據(jù)異常挖掘結(jié)果分析
        3.4.5 iForest與ORCA,LOF以及Random Forests的對(duì)比
    3.5 小結(jié)
第4章 路面使用性能預(yù)測(cè)與性能衰減關(guān)聯(lián)挖掘分析
    4.1 路面使用性能預(yù)測(cè)的基本思想
        4.1.1 預(yù)測(cè)模型的選擇
        4.1.2 路面使用性能預(yù)測(cè)整體流程
    4.2 基于回歸模型和灰色系統(tǒng)的組合預(yù)測(cè)模型求解
        4.2.1 回歸預(yù)測(cè)模型參數(shù)估計(jì)
        4.2.2 灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)參數(shù)估計(jì)
        4.2.3 組合預(yù)測(cè)模型
    4.3 路面使用性能的預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 路面性能回歸預(yù)測(cè)
        4.3.2 路面性能灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)
        4.3.3 組合預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比
    4.4 路面使用性能衰減關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與分析
        4.4.1 路面衰減關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法分析
        4.4.2 衰減因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果分析
    4.5 小結(jié)
第5章 路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)輔助決策
    5.1 目前養(yǎng)護(hù)決策的基本方式
    5.2 基于灰色物元發(fā)路面養(yǎng)護(hù)輔助決策
        5.2.1 養(yǎng)護(hù)決策優(yōu)化策略以及決策流程
        5.2.2 基于灰色物元法的路面養(yǎng)護(hù)優(yōu)先級(jí)排序
    5.3 灰色物元養(yǎng)護(hù)輔助決策應(yīng)用
        5.3.1 灰色物元法優(yōu)先級(jí)排序結(jié)果
        5.3.2 輔助決策養(yǎng)護(hù)資金需求對(duì)比
    5.4 小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 下一步工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文



本文編號(hào)：3806258