【摘 要】
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随着我国乃至世界道路交通领域的持续发展,道路的建设里程逐渐增大,未来路面养护部分占重要地位。其中,路面平整度是道路设计、施工验收和养护中的一个重要指标,它反映了驾驶员和乘客行驶的舒适度以及路面的安全性和使用耐久性。车辆行驶在粗糙的路面上会产生附加的振动,加速了车辆和道路的损伤和破坏。目前,世界上普遍采用国际平整度指数（International Roughness Index,IRI）作为衡量道路
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随着我国乃至世界道路交通领域的持续发展,道路的建设里程逐渐增大,未来路面养护部分占重要地位。其中,路面平整度是道路设计、施工验收和养护中的一个重要指标,它反映了驾驶员和乘客行驶的舒适度以及路面的安全性和使用耐久性。车辆行驶在粗糙的路面上会产生附加的振动,加速了车辆和道路的损伤和破坏。目前,世界上普遍采用国际平整度指数（International Roughness Index,IRI）作为衡量道路平整状况的一项指标,它与道路服务性能之间有着重要的关系,可以通过使用平整度检测仪直接对试验路段进行采集,之后根据采集到的数据进行整合分析,从而计算出当前路段的IRI值。一直以来,平整度检测仪是路面平整度的主流测量设备,但由于平整度检测仪的成本相对较高,不利于对路面进行周期、广泛的测量。为此,国内外研究人员也在致力于开发能够预测IRI的方法,主要是通过收集影响IRI因素的数据来建立IRI数学模型,并根据模型来预测IRI的值,从而实现IRI的间接获取。因此,预测的准确性是评判模型能否实际应用的一个重要问题,也是一大难点,涉及广泛的数据支持以及优秀的算法优化。因此,本文在总结国内外关于预测IRI方法的基础上,分别采用智能算法Ada Boost和随机森林进行机器学习,搭建了Ada Boost回归（Ada Boost Regression,ABR）和随机森林回归（Random Forest Regression,RFR）两个IRI预测模型。它们分别依赖于不同的数据集以及智能算法。ABR模型通过使用来自长期路面使用性能（Long-Term Pavement Performance,LTPP）的4265条历史观测数据记录,包括沥青路面结构、气候、交通和路面性能等数据。通过对原始数据的预处理以及模型的训练和配置优化,最终得到IRI预测模型。结果表明:ABR模型在测试集上的R~2和MSE分别为0.9571和0.0088。因此,ABR模型具有较高的预测准确性,模型的过拟合得到了很好的控制,通过分析不同变量对IRI的影响程度以及它们之间的相关性,从而为以后的道路设计提供参考。另外,本文也建立了即时预测模型RFR。RFR模型在建立时采用的数据不同于ABR,它来源于车辆在行驶过程中产生的振动数据,并通过傅立叶变换以及卡尔曼数据融合等方法对数据进行处理,从而去除干扰因素作用,扩展输入变量。为了更准确地采集数据,本文设计了一种基于路面响应的便携式测量装置来采集振动等数据,然后在随机森林算法的基础上,搭建了一个IRI即时预测模型。结果表明:RFR模型在测试集上的R~2和MSE分别为0.967和0.036,具有较高的预测准确性。最后,对两个模型进一步研究分析,指出其中的一些不足之处并作出展望,从而为后续进行相关方面研究的人员提供一定的参考。图[26]表[10]参[80]
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