基于支持向量机的水泥路面使用性能评价与预测的研究

论文摘要

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。要想延长道路的使用寿命,对道路进行科学和经济的维修或技术改造,应建立在对现有公路路面使用性能的科学评价与预侧的基础上,本文针对这一实际问题开展该方面的研究,具有理论和工程实际意义。本文在参阅国内外相关文献的基础上,引入了板底脱空和错台两项评价指标,对规范评价模型进行了改进,并通过实例对比分析,证明引入两项指标后的评价更符合路面实际状况。针对目前路面性能评价数学模型没有很好地解决评价因素与路面等级间复杂的非线性关系、评价过程中的权重需要人为设计、限制了评价模型的通用性等不足,提出了支持向量机的水泥路面性能评价模型,并结合湖南省耒宜及长益高速公路水泥混凝土路面检测数据,应用该模型进行了路面性能评价,并与传统模型进行了对比,结果表明应用支持向量机分类模型对路面性能进行评价能够很好的弥补传统模型的不足,评价结果更加符合客观事实。针对传统的预测模型也没有达到很好的预测精度和训练速度,影响了结果的可靠性这一问题,本文提出了支持向量机回归理论预测模型对路面性能进行预测,并结合湖南省耒宜及长益高速公路水泥混凝土路面检测数据,应用该模型进行了性能预测,并与传统模型进行对比,其预测结果比其它传统预测理论模型预测结果也更加准确。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的背景及意义
• 1.2 国内外路面性能评价及预测的研究现状
• 1.3 本文主要研究内容
• 1.4 本文主要研究技术路线
• 第二章 高速公路水泥路面性能评价指标的改进
• 2.1 我国现行的水泥高速公路路面评价标准
• 2.1.1 单项评价指标
• 2.1.2 综合评价方法
• 2.2 高速公路水泥路面性能评价指标的改进
• 2.2.1 路面使用性能评价模型的建立
• 2.2.2 实例分析
• 2.2.3 对比分析与讨论
• 2.3 本章小结
• 第三章 支持向量机在水泥路面评价预测中的应用理论基础
• 3.1 支持向量机在路面性能评价和预测中的应用
• 3.2 支持向量机的理论基础
• 3.2.1 问题的提出
• 3.2.2 经验风险最小化原则
• 3.2.3 VC 维
• 3.2.4 推广的界
• 3.2.5 结构风险最小化原则（SRM ）
• 3.3 本章小结
• 第四章 支持向量机分类模型在水泥路面性能评价中的应用
• 4.1 概述
• 4.2 支持向量机评价模型的一般原理
• 4.2.1 支持向量机对线性可分问题的分类
• 4.2.2 支持向量机对非线性可分问题的分类
• 4.2.3 支持向量的多类分类问题
• 4.3 水泥路面性能评价模型的建立
• 4.4 算例分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 支持向量机回归模型在水泥路面性能预测中的应用
• 5.1 概述
• 5.2 支持向量机回归预测模型的一般原理
• 5.2.1 支持向量机的线性回归
• 5.2.2 支持向量机的非线性回归
• 5.3 支持向量机水泥路面性能预测模型的建立
• 5.4 算例分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 工程实例
• 6.1 工程概况
• 6.2 路面性能评价分析
• 6.2.1 支持向量机模型的评价
• 6.2.2 模糊数学法的评价
• 6.2.3 BP 神经网络模型
• 6.2.4 各种模型的比较分析
• 6.3 路面性能预测分析
• 6.3.1 支持向量机的预测模型的计算
• 6.3.2 灰色理论法预测
• 6.3.3 神经网络法预测
• 6.3.4 支持向量机与其它模型水泥路面性能预测分析结果比较
• 6.4 本章小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A