智能路面管理信息系统[范文]

第1章 绪论

1.1背景与意义

在过去的十年中,中国经济的快速发展,公路建设蓬勃发展,通过运输统计数据显示,在中国的公路交通基础设施取得显著的成绩。目前,中国正处于高速公路建设的快速发展时期。

“九五”期间,中国具有13000公里进步到6000公里的新高速公路通车里程。2004年12月,中国政府正式成立“7918”计划,这被称为7918网络,被批准的大型资本路网的南部是中国最大规模的路网。在2020年,中国向路网300万公里发展,为了改善投资环境,8000万公里长的公路,交通基础设施,道路和农村公路,越来越多的中型运输的特殊交汇处,在城市产业中心促进意愿和进步的农村经济发展,文·明的多功能发展和多种经营的可持续发展来增加社会和经济效益。

智能路面管理信息系统技术流程图

因此,我们必须从分析影响路面结构性能,建立评价指标体系的因素入手建设系统的各种指标和深入分析,建立考虑路面结构不确定性因素评估的因素估算和预测模型并应用于工程实践。

因此,为了延长道路的使用寿命的基础上,技改,检修,应在现有路面结构,进行技术改造,维修和科学的绩效评估和科学,技术水平由经济表现的预测中必须要提高。在另一方面,只有建筑或道路,有利于以使用建设过程中维修无缺陷和缺陷的建设性的科学评价和业绩预告的早期阶段,以获得找现有道路路面结构,改进的控制。在这篇文章中,以讨论对维护道路建设的重要意义进一步指导,其目的是提高道路的绩效评估和预测。

1.2国内外发展（应用）现状

路面结构是对道路结构和特点的一般描述。在专用维修道路上,仅仅根据损坏的各种指标的分类,明显无法满足需求,从而路面性能模型的构建是必要的。

数据传递处理信息图

早在1960年中期,人们对基础设施影响理论的可靠性确定了道路性能和路面研究的建设。1966年,加利福尼亚高速公路沥青材料研究所覆盖来以往的方法并开创新方法,将引入了可靠性的概念。到1970年,美国大部分地区已经开始了路网的设计,道路维修成本大幅增加,道路管理者和科学家承认,保护与道路设计施工与改善道路一样重要,所以要注意维修,改革现行道路系统,改善道路表现,优先考虑预测事项。

此后,加拿大,日本还研究了不同术语的路面性能评估模型,其中包括中国,许多国家和地区,共同模式依托专业技术,建立多功能方法。自20世纪80年代初以来,中国开始探索路面管理系统,加上经济发展和交通运输数量急剧增加,加上大型车辆,似乎太多的车辆使道路路面损坏更快。

1980年,同济大学,实现了西安交通大学的可靠性调查方式。国外技术,交通运输研究所,为了开发同济大学和地方(省市和地方)道路维修评估(绩效),于1991年引入其他地区,中国已经达到了道路管理的一个新的水平。

路面性能预测(Pavement Performance Predict)有特定的方法,其具有结合所述模拟的道路的性能历史数据的时间特性进行变化道路预测,和预测性能、生命周期和成本,进行道路维护和结构的最佳决策分析。

然而,由于有更多的事情需要更加深入的探索,考虑到复杂的路面建设本身和环境的影响,道路表现如多样性因素和不确定性,道路伤害问题复杂多样,道路检测的变异性问题等等。路面性能反映在国道和交通综合概念中的交通和环境影响其意义与高速公路在不同领域的不同。项目级路网水平与道路路面性能不同,网路的不同层次的道路特征具有不同的含义,神经网络和遗传算法作为两大人工智能部门,效果良好,处理大量一般数学方法难以处理的问题,已被广泛应用于许多领域。BP网络在许多网络中的路面性能评估涉及收敛缓慢,局部容易融合缺陷,建模相对困难,遗传算法虽然更好的全局性和鲁棒性,适应性好,但也具有过早,局部收敛性不好等缺陷,所以需要进行更深的研讨与改良。

对道路的预测模型,当前主要的有以下几种:确定型预测模型和概率型预测模型。

分析,建模,预测,考虑到现有的数据,采用回归技术,是防止复杂的分析和计算的发生的最佳途径。但是,尤其是对于一些建模错误和异常改变校准存在一些问题。因此,该模型预测的经验只适用于网路级路面管理系统低的路面。

随着马尔科夫预测模式可预测的性能提高,无论道路的不确定性高低,都能更好的反映的各种因素的变化。这是符合实际工作的道路情况。在实践中,以提高基于道路的区域网络的位置预测的准确性,道路,街道,年龄等因素被划分为多个子网,并构建了一个矩阵。每个子网缺点是,这种形式的状态来预测矩阵的可能性没有直观预测的情况好。

 论文写好后想知道重复率是多少？点击“知网论文查重入口”直连中国知网查重检测系统