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基于多源数据和模型融合的路面平整度预测方法研究

基于多源数据和模型融合的路面平整度预测方法研究

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作者：杜耀辉长安大学

学位级别：硕士

随着我国交通运输发展进入新阶段,公路养护里程及其在全国公路总里程的占比逐年上升,大规模道路需要开展养护工作。路面平整度是评判路面使用性能的重要指标,路面平整度质量的高低不仅会影响行车安全性与舒适性,而且会影响道路的服务质... 详细信息

随着我国交通运输发展进入新阶段,公路养护里程及其在全国公路总里程的占比逐年上升,大规模道路需要开展养护工作。路面平整度是评判路面使用性能的重要指标,路面平整度质量的高低不仅会影响行车安全性与舒适性,而且会影响道路的服务质量和使用寿命。构建准确有效的路面平整度预测模型,能够为道路养护和维修决策提供技术支持。本文在对Xh高速2018-2021年路面平整度检测数据及其影响因素多源数据进行获取与整合的基础上,筛选出路面平整度的重要特征因子,选用多种机器学习方法进行路面平整度预测,最终构建了一种基于h-po优化的逆方差权重融合模型对路面平整度进行预测。首先,通过对路面平整度的影响因素进行分析,获取Xh高速路面平整度检测数据以及道路基础信息、道路结构材料、气候环境、交通荷载和路面病害5种影响因素数据,并从5种影响因素数据中提取出17个影响因子,将上述多源数据进行时空尺度对齐整合得到路面平整度多源数据集。基于路面平整度多源数据集,采用特征重要性分析和特征相关性分析结合的方法进行路面平整度重要特征因子筛选,先使用平均权重融合方法将互信息和排序重要性两种特征重要性分析方法结果融合进行初步筛选,再使用斯皮尔曼相关系数对初步筛选出的影响因子进行特征相关性分析,最终筛选得到10个影响因子作为路面平整度重要特征因子。其次,将筛选得到的10个路面平整度重要特征因子和路面平整度历史检测数据作为模型输入,2021年路面平整度数据为预测目标构建路面平整度预测数据集,利用5种包括集成学习和非集成学习的机器学习方法构建路面平整度预测模型,并使用贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)算法对所构建的5种模型进行参数调优,使用4种模型评价指标对模型预测性能进行评估。结果表明,优化后的Tab Net、Random Forest、XGBoost和Cat Boost模型精度较高,R分别达到了0.8627、0.8306、0.8532和0.8737,说明这4种模型具有较好的路面平整度预测效果,考虑将这4种模型选作路面平整度预测预备模型。最后,为进一步提升模型对路面平整度的预测精度,使用猎人-猎物优化(hunter-Prey Optimizer,h-po)算法对4种路面平整度预测预备模型的参数实现更高精度的调优,在对4种单体模型优化后,利用逆方差权重计算分配方法将4种单体模型作为基模型构建权重融合预测模型对路面平整度进行预测。通过对单体模型和融合模型结果对比分析,逆方差权重融合模型较于排序权重融合模型和单体模型中表现最好的Cat Boost,具有更高的路面平整度预测精度,R分别提升了0.0075和0.0291,MSE、RMSE、MAPE分别降低了0.0163、0.0074、0.1815和0.0373、0.0271和0.4033,并设计消融实验,证明了各基模型都对构建的基于h-po优化逆方差权重融合模型的预测性能提升有正向贡献。本文提出的基于h-po优化逆方差权重融合模型能够对Xh高速路面平整度实现准确高效预测,可以为高速公路养护管理部门对路面养护时机的确定,为路面维修和养护策略的制定提供理论依据。

关键词：路面平整度预测特征因子筛选机器学习 h-po 逆方差模型融合

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