导读:本文包含了路面性能预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:性能,路面,模型,高速公路,灰色,道路,沥青路面。
路面性能预测论文文献综述
李海莲,林梦凯,王起才[1]（2019）在《基于IFA-SVM的高速公路沥青路面使用性能预测》一文中研究指出针对传统定性法对高速公路沥青路面使用性能预测精度不高的问题,结合支持向量机理论和改进萤火虫算法,建立了一种基于IFA-SVM的预测模型。首先在预测模型中引入萤火虫领域搜索,克服了寻优过程中随着迭代次数的增加而发生萤火虫的随机移动。其次,在后续寻优过程中采用动态调整算法搜索步长来平衡全局搜索能力,加快了SVM模型性能参数的寻优选择。最后通过实例验证,并与标准FA-SVM预测方法进行对比分析,验证了IFA-SVM模型的有效性和预测精度的可行性。研究结果表明:(1)采用标准FA-SVM对G6高速公路白银段路面使用性能各个指标进行预测,其相对误差最大达2.543 5%,最小为0.820 6%,而利用IFA-SVM模型预测结果的相对误差最值分别为1.085 8%和0.365 4%,且其均方根误差均小于标准FA-SVM方法。(2)IFA-SVM模型在高速公路沥青路面使用性能预测时,收敛速度更快,精度高于标准的FA-SVM,预测结果不仅更加接近实测值,而且对高速公路沥青路面的养护决策提供有效支持。(本文来源于《公路交通科技》期刊2019年12期）
赵静,吴旺杰,王选仓,李善强,房娜仁[2]（2019）在《基于等维灰数递补模型的路面性能预测方法》一文中研究指出为了准确掌握沥青路面使用性能指标的变化趋势,以车辙指数(rutting depth index,RDI)为例提出了能够有效动态使用新数据的等维灰数递补模型.利用该模型对路面状况指数(pavement condition index,PCI)、行驶质量指数(riding quality index,RQI)和横向力指数(skidding resistance index,SRI)等指标进行了预测.结果表明,使用等维灰数递补模型对RDI、PCI、RQI和SRI预测在第3步时,最小误差概率均为1,后验方差比分别为0. 1117、0. 0654、0. 2018和0. 1130.证明了随着步数的增加,其预测结果精度越高、误差越小,表明该方法能够准确地预测路面性能.(本文来源于《深圳大学学报(理工版)》期刊2019年06期）
路明[3]（2019）在《养护干预下路面性能衰变预测模型》一文中研究指出研究养护干预下路面使用性能的衰变状况和衰变模型是路面结构寿命周期内制定养护维修决策的重要内容。文中基于广肇高速公路路面性能检测数据,考虑养护干预对沥青路面性能衰变状况的影响,提出特定养护措施下沥青路面性能的双参数曲线和灰色系统理论+马尔可夫转移概率衰变模型,以评价不同养护条件下沥青路面性能的衰变规律。(本文来源于《交通科技》期刊2019年05期）
蒋婷婷,范巧娟[4]（2019）在《省道干线公路沥青路面使用性能预测》一文中研究指出依据部分省道干线公路历年检测数据,建立了基于该部分路段的省道干线公路沥青路面使用性能预测模型,全面分析了两种不同参数对该预测模型的影响,并以某省道干线公路沥青路面为例,检验了该模型预测的精准度,为国省道干线公路沥青路面确定养护时机提供理论依据。(本文来源于《大众标准化》期刊2019年12期）
靳明,张军,郭晶,杜红静[5]（2019）在《基于灰色系统理论的沥青路面使用性能预测及养护决策研究》一文中研究指出首先对国内外沥青路面使用性能的评价指标进行了分析,然后基于灰色系统理论建立了GM (1,1)模型,对SRI、PSSI、RQI、PCI指标进行预测分析,并依据预测结果,分段提出相对应的养护决策方案。最后通过与传统预测模型的对比,验证了灰色预测模型具有较高的精度。(本文来源于《公路工程》期刊2019年04期）
何澄平[6]（2019）在《福建省高速公路路面使用性能预测模型研究》一文中研究指出我国高速公路养护需求旺盛,科学的养护规划和决策体系有助于合理分配养护资金。福建省高速公路路面使用性能长期处于较好状态,传统预测模型不再适用,需要根据使用性能衰变的特点,提出合适的预测模型研究路径。此外,就福建省而言,传统的养护决策指标体系也存在不足,需要提出合适的补充养护指标,建立适合的路面养护预测模型,指导养护对策的合理制定。(本文来源于《福建交通科技》期刊2019年03期）
袁祖峰[7]（2019）在《高速公路沥青路面使用性能预测及预防性养护时机的研究》一文中研究指出随着我国经济实力的快速增长,沥青路面的结构形式已成为高速公路使用的首选之一。目前我国高速公路沥青路面的通车里程已经达到了全球最高,随着道路使用年限的增长,路面开始出现功能性损坏的现象,其中较为严重的有横向裂缝、车辙破损等。当路面产生损坏时,若不能在短时间内进行修复,将会导致整个路面结构产生变形,从而影响行车安全。本文主要对安徽省高速公路的路面使用性能进行分析,首先对高速公路进行交通量、路面性能参数等数据的采集,然后依据沥青路面性能特征,进行路面结构技术指标的划分,对路面使用性能单项评价指标进行确定,由此构建综合指标评价体系。将该体系的主要评价指标设置为:路面平整度、车辙、破损、裂缝状态等。本文开始时总结了高速公路沥青路面预防性养护概念,并对其养护特征进行了探究,分析目前我国沥青路面养护中存在的问题,确定沥青路面的主要病害,依据路面实际状况提出相应的养护措施,同时采用灰色理论和线性回归对沥青路面使用性能进行分析,依据分析结果建立组合预测模型,为后期沥青路面使用性能的变化趋势提供参考依据。根据路面使用性能与路面养护资金的投入比例关系,提出了高速公路沥青路面预防性养护时机,同时通过效益费用分析、线性回归预测对预防性养护、最佳路龄养护时间点进行确定,结合沥青路面养护指标的划分,进行养护方案的研究。本文也对目前已有的研究结论进行了总结,通过实例分析后,验证了该理论框架的合理性,为高速公路沥青路面养护管理部门提供理论依据。(本文来源于《安徽建筑大学》期刊2019-05-25）
林海娟,樊振通[8]（2019）在《沥青路面微表处性能衰变预测模型》一文中研究指出为进一步明晰沥青路面微表处性能衰变趋势及规律,依托某高速公路微表处项目,建立了基于灰色理论的微表处路面损坏状况指数、行驶质量指数、车辙深度指数和路面抗滑性能指数预测模型,利用残差和后验差验证了模型的预测精度并基于该模型预测了未来几年该高速公路微表处性能衰变趋势。(本文来源于《天津建设科技》期刊2019年02期）
管子豪[9]（2019）在《高速公路沥青路面使用性能预测及预防养护决策研究》一文中研究指出随着我国沥青路面的大量使用,相应的管理的问题也随之而来,如沥青路面使用性能的衰变速率、预防养护的时机确定、养护决策等技术的需求也不断增大。因此亟需进行路面使用性能分析,科学的制定预防养护方案。(1)根据沥青路面常见病害的特点,系统总结了高速公路沥青路面的早期病害特征,针对不同病害分析其产生的原因。结合当前国内外对沥青路面使用性能的常用的评价方法,分析总结了高速公路沥青路面各类使用性能相应的评价指标,并对其常用检测方法、计算方法、评价指标及评价的标准进行系统的介绍分析,介绍其为后续的沥青路面使用性能预测提供理论基础。(2)对国内外高速公路沥青路面使用性能常用预测模型进行研究分析,对其适用性和局限性进行归纳,分析影响路面使用性能的因素,简述性能预测模型的建立原则,在此基础上介绍了灰色马尔可夫预测模型,通过马尔可夫预测模型对工程中的路面技术状况进行预测并得到较好的预测结果。(3)对沥青路面的养护时机进行研究分析,强调了预防性养护的重要性,对预防性养护时段的认识和选取原则进行了分析。详细介绍了确定预防性养护时机的各种方法,论述了各种方法的优缺点以及实现的难易程度,通过研究分析推荐使用基于生命周期的效益费用分析法,将G6高速白银段实际路况测试结果作为实例分析,预测结果也表明该方法的实用性。(4)通过文献调研和现场检测,对高速公路沥青路面养护措施进行适用性分析,在对高速公路沥青路面性能指标评价和预测以及养护时机的基础上对路面的养护决策方法进行总结分析,以京藏高速公路兰州段实例论证,利用灰色物元法进行养护措施决策,推荐薄热拌沥青混凝土罩面是使该路段养护综合效益最大化的养护措施。并对养护加铺后的路段进行了路面性能的检测,结果表明经过养护加铺后路面的各项性能指标评价均为优,使用性能大为改善。(本文来源于《长安大学》期刊2019-04-17）
赵静,王选仓,丁龙亭,房娜仁,李善强[10]（2019）在《基于灰色关联度分析和支持向量机回归的沥青路面使用性能预测》一文中研究指出沥青路面使用性能多因素预测是一个复杂的非线性问题,传统预测模型存在很多不足。为弥补传统模型的缺陷,建立一个高精度、长周期、多因素的预测模型,通过灰色关联度分析对各因素进行降维处理,选择与沥青路面使用性能关联度较大的影响因素进行支持向量机回归非线性预测,提出了基于灰色关联度分析和支持向量机回归(GRA-SVR)的沥青路面使用性能预测模型。最后选用广云高速实测车辙指数(RDI)值进行实例验证,并同GM(1,1)和PPI两种模型的预测结果进行了对比分析。结果表明:基于GRA-SVR建立的多因素预测模型具有很好的精度和可操作性,可在长周期过程中使用,为大数据养护决策提供了模型参考和依据。(本文来源于《重庆大学学报》期刊2019年04期）
路面性能预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了准确掌握沥青路面使用性能指标的变化趋势,以车辙指数(rutting depth index,RDI)为例提出了能够有效动态使用新数据的等维灰数递补模型.利用该模型对路面状况指数(pavement condition index,PCI)、行驶质量指数(riding quality index,RQI)和横向力指数(skidding resistance index,SRI)等指标进行了预测.结果表明,使用等维灰数递补模型对RDI、PCI、RQI和SRI预测在第3步时,最小误差概率均为1,后验方差比分别为0. 1117、0. 0654、0. 2018和0. 1130.证明了随着步数的增加,其预测结果精度越高、误差越小,表明该方法能够准确地预测路面性能.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
路面性能预测论文参考文献
[1].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
[2].赵静,吴旺杰,王选仓,李善强,房娜仁.基于等维灰数递补模型的路面性能预测方法[J].深圳大学学报(理工版).2019
[3].路明.养护干预下路面性能衰变预测模型[J].交通科技.2019
[4].蒋婷婷,范巧娟.省道干线公路沥青路面使用性能预测[J].大众标准化.2019
[5].靳明,张军,郭晶,杜红静.基于灰色系统理论的沥青路面使用性能预测及养护决策研究[J].公路工程.2019
[6].何澄平.福建省高速公路路面使用性能预测模型研究[J].福建交通科技.2019
[7].袁祖峰.高速公路沥青路面使用性能预测及预防性养护时机的研究[D].安徽建筑大学.2019
[8].林海娟,樊振通.沥青路面微表处性能衰变预测模型[J].天津建设科技.2019
[9].管子豪.高速公路沥青路面使用性能预测及预防养护决策研究[D].长安大学.2019
[10].赵静,王选仓,丁龙亭,房娜仁,李善强.基于灰色关联度分析和支持向量机回归的沥青路面使用性能预测[J].重庆大学学报.2019
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