由于沥青路面损坏构成的多样性,相同的路面状况指数(pavement condition index,PCI)可能代表不同的损坏组合.当多种损坏并存且损坏程度接近时,用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策.因此,通过对PCI的深入分析,明确了主导损坏代表性不足的路段,以现行预防性养护决策方法为基础,补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法.以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础,首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组,分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平;然后,针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段,根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段;最后,基于有效养护路段建立并对比分析了 2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型.结果表明:当PCI水平介于优良(84.4～93.0分)时,不同损坏程度接近,主导损坏代表性不足;考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度,测试集决策正确率达86.20％,优于仅考虑主导损坏的模型(58.50％).BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程,提高养护对策选取的针对性.

道路工程;沥青路面;预防性养护;养护决策;BP(back propagation)神经网络

李莉;管婷婷

上海大学土木工程系,上海200444

上海大学学报（自然科学版）

[1]李莉;管婷婷-.考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法)[J].上海大学学报（自然科学版）,2022(04):689-701

构成特征,路面预防性养护,预防性养护决策,决策方法,沥青路面损坏,路面状况,pavement,condition,PCI,扣分,养护对策,路段,海城市,城市道路,有序聚类,聚类算法,护路,back,propagation,决策模型,测试集,决策树,结合能,决策过程,道路工程

0.231176