本文關鍵詞：基于大數(shù)據(jù)技術的瀝青路面性能預測研究

  更多相關文章： 瀝青路面性能 車轍變化量 大數(shù)據(jù) LTPP 數(shù)據(jù)挖掘

【摘要】：瀝青路面性能包括路面行駛質量、路面損壞狀況、路面抗滑性能、路面結構強度等。每一個瀝青路面性能指標都受到多種內(nèi)在和外在因素影響,不同指標的影響因素之間還可能存在交叉,性能指標作為預測變量的數(shù)目過多,不利于使用大數(shù)據(jù)技術進行合理有效的預測。據(jù)統(tǒng)計大約80%瀝青路面維修養(yǎng)護是由于路面車轍變形,與水損害和路面裂縫等其他病害相比,瀝青路面車轍危害性最大,車轍的存在又會嚴重影響行車舒適度和行車安全,并會引發(fā)或加深其他病害。由此可知,車轍深度是瀝青路面性能的關鍵指標,車轍深度變化值的有效預測對于瀝青路面性能的整體預估是有重要意義的,因而將車轍深度變化作為最終預測量。為了有針對性的分析各影響因素對瀝青路面性能的影響形式,本文選擇路面性能中比重最大的車轍變形入手開展研究。本文所用數(shù)據(jù)來自LTPP數(shù)據(jù),滿足來源復雜、體量巨大、價值潛伏的大數(shù)據(jù)特點,利用大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合共享、交叉復用,形成一定的智力資源和知識服務能力。首先,從瀝青混合料的粘彈性角度分析了瀝青路面車轍的形成機理和車轍變化量的影響因素,從中提取出各類影響因素的代表項,分別選擇最高氣溫均值代表氣候條件、累計當量標準軸載作用次數(shù)代表交通條件、面層空隙率代表瀝青混合料自身特性。其次,本文利用分布式存儲系統(tǒng)SQL軟件提取和重構了LTPP中車轍和影響因素的數(shù)據(jù)庫進行大數(shù)據(jù)的存儲和管理,利用JMP軟件實現(xiàn)了氣溫、交通荷載、空隙率大數(shù)據(jù)在時間和空間上的分布和變化情況的可視化技術分析,依此得出需要按劃分好的四個季度,分別建立每個季度的車轍變化量預測模型。再次,基于大數(shù)據(jù)挖掘技術實現(xiàn)了車轍變化與影響因素關系研究,選擇因子分析法利用SPSS軟件探究各影響因素的內(nèi)部關聯(lián),得到三個自變量相關系數(shù)很低,彼此間具有較高獨立性。選擇偏相關性方法對三個影響因素進行敏感性分析,得知最高氣溫均值和面層空隙率與車轍深度變化量之間不存在顯著的線性關系。累計當量標準軸載作用次數(shù)與車轍深度變化量之間的線性相關較為顯著。分析得到交通荷載對車轍變化量的影響程度最大,最高氣溫均值其次,面層空隙率影響相對最弱。最后,本文參考粘彈性模型的數(shù)學表達形式,建立了四個季度的考慮溫度效應、交通荷載效應、瀝青混合料自身特性效應的車轍變化量預測模型�；诖髷�(shù)據(jù)優(yōu)化算法技術中的Levenberg-Marqurdt算法來處理多元非線性復雜模型,利用按需求提取和預處理后的LTPP數(shù)據(jù)和lstopt軟件實現(xiàn)了參數(shù)的高效擬合,結果表明本次研究建立的四個季度的預測模型合理,具有較好的預測能力和預測精度。本文圍繞“讓數(shù)據(jù)本身說話”的中心想法,基于各類大數(shù)據(jù)技術的分析手段,實現(xiàn)利用直觀采集的性能原始數(shù)據(jù)和影響因素原始數(shù)據(jù),經(jīng)過預處理后代入對應季度的車轍變化預測模型,得到所研究季度中車轍深度發(fā)生的變化量,繼而用于判斷瀝青路面性能的變化程度。要控制未來某季度內(nèi)的車轍變化在規(guī)定范圍內(nèi),可通過調控車轍影響因素的大小,減小將來產(chǎn)生的車轍變化量來減緩車轍發(fā)展,減輕受車轍影響的其他路面性能如平整度、抗滑性的惡化作用,來保證路面正常使用和行車安全,其預測的車轍變化量數(shù)據(jù)對瀝青路面的維修養(yǎng)護具有一定的參考價值。
【關鍵詞】：瀝青路面性能 車轍變化量 大數(shù)據(jù) LTPP 數(shù)據(jù)挖掘
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U416.217
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-23
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 瀝青路面性能研究12-14
• 1.2.2 瀝青路面車轍預測研究14-17
• 1.3 大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)技術簡介17-20
• 1.3.1 大數(shù)據(jù)定義17-18
• 1.3.2 大數(shù)據(jù)分析框架18-19
• 1.3.3 大數(shù)據(jù)分析技術19-20
• 1.4 論文研究意義和研究內(nèi)容20-23
• 1.4.1 存在問題和研究意義20-21
• 1.4.2 研究內(nèi)容和技術路線21-23
• 第二章 瀝青路面車轍變化量的影響因素研究23-33
• 2.1 瀝青路面車轍的形成機理23-25
• 2.1.1 瀝青路面車轍類型23-24
• 2.1.2 瀝青路面車轍變化量產(chǎn)生原理24-25
• 2.1.3 瀝青混合料粘彈性對車轍變化量的影響25
• 2.2 瀝青路面車轍變化量的影響因素25-29
• 2.2.1 內(nèi)在因素26-28
• 2.2.2 外在因素28-29
• 2.2.3 其他因素29
• 2.3 車轍變化量預測模型影響因素的擬定29-32
• 2.3.1 車轍預估方法29-31
• 2.3.2 車轍變化量預測中的影響因素擬定31-32
• 2.4 本章小結32-33
• 第三章 基于大數(shù)據(jù)管理和可視化技術的車轍變化量各因素研究33-63
• 3.1 LTPP數(shù)據(jù)簡介33-35
• 3.1.1 LTPP及其數(shù)據(jù)庫33
• 3.1.2 車轍變化量預測相關數(shù)據(jù)檢測33-35
• 3.2 LTPP大數(shù)據(jù)分布式管理35-40
• 3.2.1 數(shù)據(jù)分布式管理工具35-36
• 3.2.2 車轍變化量預測分析數(shù)據(jù)庫重構36-40
• 3.3 LTPP大數(shù)據(jù)可視化分析40-61
• 3.3.1 車轍大數(shù)據(jù)可視化分析41-45
• 3.3.2 氣溫大數(shù)據(jù)可視化分析45-54
• 3.3.3 交通荷載大數(shù)據(jù)可視化分析54-58
• 3.3.4 空隙率大數(shù)據(jù)可視化分析58-61
• 3.4 本章小結61-63
• 第四章 基于大數(shù)據(jù)挖掘技術的車轍變化量與影響因素關系研究63-79
• 4.1 車轍變化量預處理63-64
• 4.2 車轍變化量影響因素預處理64-66
• 4.2.1 氣溫數(shù)據(jù)預處理64
• 4.2.2 交通荷載數(shù)據(jù)預處理64-66
• 4.2.3 空隙率數(shù)據(jù)預處理66
• 4.3 車轍變化量影響因素內(nèi)部關系挖掘與因子分析66-70
• 4.3.1 車轍變化量影響因素內(nèi)部關系挖掘原理介紹66-67
• 4.3.2 車轍變化量影響因素因子分析過程67-68
• 4.3.3 基于大數(shù)據(jù)挖掘技術因子分析方法的結果討論68-70
• 4.4 車轍變化量與影響因素相關關系挖掘與敏感性分析70-76
• 4.4.1 車轍變化量與影響因素敏感性分析方法選擇71
• 4.4.2 車轍變化量與影響因素敏感性分析方法原理71-72
• 4.4.3 基于大數(shù)據(jù)挖掘技術敏感性分析方法的結果討論72-76
• 4.5 本章小結76-79
• 第五章 基于大數(shù)據(jù)優(yōu)化算法技術的車轍變化量預測研究79-97
• 5.1 車轍變化量預測模型框架介紹79-81
• 5.1.1 粘彈性基本模型79-80
• 5.1.2 Burgers模型80-81
• 5.2 基于大數(shù)據(jù)挖掘成果與粘彈性模型框架建立車轍變化量預測模型81-84
• 5.2.1 考慮溫度影響的車轍變化量預測模型81-82
• 5.2.2 考慮交通荷載影響的車轍變化量預測模型82-83
• 5.2.3 考慮空隙率影響的車轍變化量預測模型83-84
• 5.3 車轍變化量預測模型參數(shù)處理方法與大數(shù)據(jù)優(yōu)化算法技術84-88
• 5.3.1 大氣溫度與路面溫度關系分析84-86
• 5.3.2 參數(shù)擬合的大數(shù)據(jù)優(yōu)化算法技術方法介紹86-88
• 5.4 車轍變化量預測模型參數(shù)擬合與模型評價88-95
• 5.4.1 訓練集和測試集的劃分88
• 5.4.2 車轍變化量預測模型參數(shù)擬合88-92
• 5.4.3 車轍變化量預測模型性能評價92-95
• 5.5 本章小結95-97
• 第六章 結論和展望97-101
• 6.1 結論97-99
• 6.2 展望99-101
• 致謝101-103
• 參考文獻103-107
• 附錄107-113

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