摘要
本发明涉及一种基于机器学习的路面性能预测与养护决策优化方法,包括:量化沥青路面养护的碳排放成本、交通延误成本及经济成本,获取待测路段的路面寿命预测年限、沥青路面服役数据和环境参数,通过沥青路面服役性能预测模型和沥青路面养护决策模型,获取该路段最优的养护措施及其考虑碳排放及延误成本的效益费用比,循环进行上述过程,更新所述养护措施。与现有技术相比,本发明适用于拥有多源异构沥青路面数据集需考虑碳排放及延误成本的沥青路面养护问题的决策分析,可快速生成科学的路面养护决策,提高养护效率和资源利用率,保证交通安全顺畅。
技术关键词
沥青路面服役性能
路面性能预测
决策优化方法
沥青路面数据
沥青路面养护
Attention机制
措施
路段
预测模型训练
策略
交通
样本
裁剪技术
异构
神经网络模型
参数
系统为您推荐了相关专利信息
鲁棒优化模型
线路故障状态
机组
决策优化方法
负荷
多智能体强化学习
LSTM神经网络
决策优化方法
BP神经网络
因子
黑盒优化
决策算法
封装模块
轨迹特征
高质量训练数据集
决策优化方法
电梯应急救援
应急救援站
网格
单元电梯
栅格
沥青路面养护
智能生成方法
图像智能识别算法
风险