一种量化数据与模型不确定性的路面性能预测算法

本发明公开一种量化数据与模型不确定性的路面性能预测算法，包括构建路面性能变化数据库；构建贝叶斯神经网络模型f；构建损失函数；进行模型训练；进行模型预测；基于模型的预测结果，进行养护时机与决策判断。本发明利用模型输出的预测值作为养护后路面检测指标的期望，避免极端离群预测结果的出现；模型输出的数据不确定性能够定量地评价现实数据中客观存在的测量误差，提供一定置信度下的可能的、糟糕的路面状况，避免养护时机的延迟；模型输出的模型不确定性可以量化预测值的异常程度，给养护前可能具有异常路面检测指标的路元提供一种预警，避免养护方案的错误判断，进而在保证良好的路面服役性能的同时避免养护资源的浪费。