基于遗传神经网络的路面使用性能评价及预测

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公路交通是国民经济、社会发展和人民生活服务的公共基础设施,是衡量一个国家国民经济实力和现代化水平的重要标志。随着社会经济的发展,公路交通量和交通荷载也在不断增加,公路路面结构普遍出现了不同程度的早期破损现象。因此,必须通过维修和技术改造等途径来提高其技术等级,延长使用寿命,而维修或技术改造的科学性和经济性则应建立在对现有公路路面使用性能的科学评价与预测的基础上。同时,只有对现有公路路面使用性能进行科学的评价及预测,才能从中发现路面工程在养护和管理中存在的不足和缺陷,从而有利于在工程建造的初期或使用过程中加以改善或控制。进一步完善路面使用性能评价和预测理论,对路面工程养护管理具有重要的指导意义。 本文通过对路面结构可能出现的各类复杂破损现象进行总结和分类,分析造成各种破损的原因;依据系统科学理论,确定表征路面结构使用性能的各个指标,并讨论各项指标的测定和分级标准:研究神经网络与遗传算法各自的特点,建立结合两者优点的遗传神经网络模型;将遗传神经网络引入到公路路面使用性能评价与预测,建立基于遗传神经网络的公路路面使用性能评价与预测模型,为公路路面使用性能的评价与预测提供科学方法,为路面管理系统提供依据。 结合上海市全市公路中的国道、省道和县道(不包括乡道和专用公路),通过对影响公路路面结构使用性能因素的分析,选取适当指标,运用建立的遗传神经网络模型,根据2002年至2004年历年的路面状况指数、行驶质量指数、路面强度指数和路面抗滑系数四个指标与路面质量指数之间的关系,对2005年的路面进行评价,得到的结果与实际的检测结果十分吻合,表明该模型很好的模拟了四个指标与路面质量指数之间复杂的关系;另外根据历年路面状况指数、行驶质量指数、交通量状况、维修的长度和面积五个指标与道路维修养护费用的关系,运用训练好的模型,对上海市各区公路署2006年的所需的养护资金进行了预测,通过对预测结果的分析,表明建模思路和方法可行,可为路面养护提供有力的指导和帮助。
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