高速公路路面性能预测与养护决策支持

高速公路路面性能预测与养护决策支持

于兴炜

云南云岭高原养护工程有限公司  云南昆明650000

摘要：通过对路面性能、交通荷载、气候条件等因素的分析，运用预测模型预测路面性能的变化趋势，并为养护决策提供科学依据。同时，结合养护成本、施工周期等因素，评估不同的养护方案，从而选择最优的养护策略。通过实际养护效果的监测和反馈，对模型进行调整和优化，使其更适应实际养护需求。

关键词：高速公路；路面性能；养护决策；预测模型；养护策略

引言：

近年来，国内外学者对高速公路路面性能预测与养护决策支持方面的研究取得了显著成果。本文通过对现有研究进行分析，旨在搭建一个高速公路路面性能预测与养护决策支持系统，为我国高速公路养护工作提供科学依据。在未来的研究中，将继续探讨更精确的预测模型和养护决策支持方法，以适应不断发展的养护需求。

一、养护决策支持方法

1.基于遗传算法的养护决策优化模型

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然进化过程的随机搜索算法，具有全局搜索能力和较强的鲁棒性。在高速公路路面养护决策中，遗传算法可以用于优化养护方案，以实现养护效果与成本的最优平衡。在养护决策优化模型中，首先需要建立评价指标体系，包括路面性能指标（如平整度、抗滑性能等）和养护成本指标（如材料成本、施工成本等）。根据遗传算法的基本原理，设计适应度函数，用于评价每个养护方案的优劣。接下来，通过选择、交叉和变异等遗传算子对养护方案进行迭代优化，直到满足预设的收敛条件。遗传算法在养护决策优化模型中的优势在于能够处理非线性、多目标的问题，并能在较短的时间内找到较优解。

2. 基于粒子群优化算法的养护决策优化模型

基于粒子群优化算法的养护决策优化模型主要包括以下几个步骤：

（1）确定优化目标：根据养护工程的特点，明确养护决策的优化目标，如路面性能指标最大化、养护成本最小化等。

（2）构建数学模型：根据优化目标，建立养护决策的数学模型，包括目标函数和约束条件。

（3）设计粒子群优化算法：设置算法的参数，如粒子数量、迭代次数等，并编写相应的计算程序。

（4）初始化粒子群：随机生成一组粒子，作为初始解。

（5）迭代搜索：根据粒子群优化算法的基本步骤，对粒子群进行迭代搜索，直到满足收敛条件[1]。

3. 基于人工神经网络的养护决策优化模型

在高速公路路面养护决策中，基于人工神经网络的养护决策优化模型可以用于预测路面性能和优化养护方案。

该模型主要包括以下几个步骤：

（1）数据预处理：对收集的路面性能数据和养护成本数据进行清洗、归一化等预处理，以满足神经网络的输入要求。

（2）构建神经网络模型：根据养护决策问题特点，选择合适的神经网络结构，如多层感知机、径向基函数网络等。

（3）训练神经网络：利用已处理的数据，通过反向传播算法等优化方法，训练神经网络模型，使其能够预测路面性能和养护成本之间的关系。

（4）养护决策优化：将训练好的神经网络模型应用于养护决策优化问题，通过求解最优化问题，得到最优的养护方案。

（5）评估与调整：对优化后的养护方案进行实施，并评估实际效果。如有需要，可根据实际情况调整神经网络参数，以提高模型的预测和优化能力。

神经网络模型复杂度较高，容易过拟合，且训练过程较为耗时。在实际应用中，需要权衡模型性能与计算复杂度，合理设置网络结构和参数[2]。

二、高速公路路面性能预测与养护决策支持系统

1.系统架构设计

数据层负责收集与高速公路路面性能相关的各种数据，如路面结构、交通荷载、气候条件等，以及与养护成本相关的数据，如材料成本、施工成本等。特征层对收集到的原始数据进行处理和分析，提取有用的特征信息，如路面破损程度、路面抗滑性能等。模型层根据提取的特征信息，选择合适的预测模型和养护决策模型，如基于人工神经网络的路面性能预测模型、基于遗传算法的养护决策优化模型等。应用层将模型层的结果应用于养护决策支持系统，实现路面性能的预测和养护方案的优化。用户界面层设计友好的界面，方便用户进行数据输入、模型选择、结果查看等操作。系统管理层对整个系统进行监控和管理，确保系统的稳定运行和数据安全。在系统架构设计过程中，需充分考虑系统的可扩展性、可维护性和可操作性，以满足不断变化的高速公路养护需求。

2. 数据采集与处理

  高速公路路面性能预测与养护决策支持系统的数据采集与处理环节至关重要。本研究涉及以下方面的数据采集与处理：

（1）收集高速公路路面性能相关数据，如破损程度、抗滑性能、平整度等。这些数据可通过现场检测和监测设备获得，如激光平整度仪、横向力系数测试车等。

（2）获取交通荷载相关数据，包括车辆类型、车流量、轴载等。这些数据可通过交通监控设备如地磁传感器、环形线圈传感器等获得。

（3）收集高速公路所处地区的气候条件数据，如气温、降水量、湿度等。这些数据可从气象站或气象部门获取。

   数据采集与处理是实现高速公路路面性能预测与养护决策支持系统的关键步骤。通过收集和处理高质量数据，为系统提供准确、可靠的输入，从而提高预测和决策能力。

三、案例分析与实证研究

1.案例选择与数据收集

选取了我国某地区的高速公路作为案例研究对象。该高速公路线路全长约150公里，涵盖了多种地形和气候条件，具有较高的代表性。数据收集方面，本研究从以下几个方面进行了数据收集：

（1）路面性能数据：通过现场检测和监测设备，收集了案例高速公路的路面性能数据，包括路面破损程度、路面抗滑性能、路面平整度等。

（2）交通荷载数据：从交通监控设备（如地磁传感器、环形线圈传感器等）获取了案例高速公路的交通荷载数据，包括车辆类型、车流量、轴载等。

（3）气候条件数据：从气象站和气象部门获取了案例高速公路所处地区的气候条件数据，如气温、降水量、湿度等。

（4）养护成本数据：从养护单位的财务部门获取了案例高速公路的养护成本数据，包括材料成本、施工成本等。

（5）历史养护记录：收集了案例高速公路的历史养护记录，包括养护时间、养护方式、养护效果等。

    案例分析与实证研究将验证系统的预测准确性及养护决策支持能力，从而为我国高速公路养护工作提供科学依据[3]。

2.养护决策支持模型的应用与验证

为了验证养护决策支持模型在实际应用中的有效性和准确性。首先，整理并输入案例高速公路的路面性能数据、交通荷载数据、气候条件数据等。利用模型对路面性能进行预测，得到未来一段时间内路面性能的变化趋势。结合养护成本、施工周期等因素，评估不同的养护方案，并通过对比分析选择最优的养护方案。在实际养护过程中，对所选养护方案的实施效果进行监测和评估。根据实际养护效果和反馈信息，对养护决策支持模型进行调整和优化，以提高模型的准确性和实用性。通过以上步骤，本研究验证了养护决策支持模型在案例高速公路养护决策中的应用价值，实际应用表明，该模型能够为养护工作人员提供科学、准确的决策依据，有助于提高养护工作的效率和质量。

结语：

本文的研究仍存在一定的局限性。首先，预测模型的准确性仍有待进一步提高，以更准确地反映路面性能的变化趋势。养护决策支持系统在实际应用中可能受到多种因素的影响，如何在这些因素中实现权衡和优化仍需进一步探讨。通过对高速公路路面性能预测与养护决策支持的研究，本文为我国高速公路养护工作提供了科学依据，有助于提高养护质量和效率，降低养护成本，保证道路安全畅通。在未来的研究中，我们将继续探讨更精确的预测模型和养护决策支持方法，以适应不断发展的养护需求。

参考文献：

[1] 王宝松,青光焱.基于路面性能预测的高速公路养护决策研究[J].公路交通技术, 2022(004):038.

[2] 顾晓楠.基于路面性能预测的高速公路养护决策研究[J].运输经理世界, 2023.

[3] 李海莲,林梦凯,王起才.基于IFA-SVM的高速公路沥青路面使用性能预测[J].公路交通科技, 2019(12).