公路養(yǎng)護成本預(yù)測的智能算法分析研究.pdf

1、隨著我國越來越多的高速公路投入運營，其養(yǎng)護水平的高低直接影響到高速公路的使用壽命和通行質(zhì)量，我國已經(jīng)開始進行高速公路養(yǎng)護市場化的改革。及時有效地進行小修保養(yǎng)，可以減少進行大中修的次數(shù)，延長公路的使用壽命。對于小修保養(yǎng)工程量影響因素及其預(yù)測的研究，能夠為養(yǎng)護部門在進行公開招標(biāo)時提供數(shù)據(jù)支撐和決策支持，更加合理地分配有限的養(yǎng)護資金，讓養(yǎng)護資金得到最大化的利用，是具有重要意義的。
　　本文通過調(diào)查研究國內(nèi)外相關(guān)資料的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)前我國

2、高速公路養(yǎng)護的特點和現(xiàn)狀，概括總結(jié)了高速公路瀝青路面小修保養(yǎng)路面破損維修量的影響因素，并在此基礎(chǔ)之上，引入支持向量機回歸對路面破損維修工程量進行預(yù)測。
　　本文將一種新型元啟發(fā)式算法——布谷鳥搜索算法應(yīng)用于支持向量機參數(shù)尋優(yōu)中，與原有的基于遺傳算法優(yōu)化支持向量機參數(shù)的方法進行對比，表明了利用布谷鳥搜索算法優(yōu)化支持向量機參數(shù)的可行性以及所具有的優(yōu)勢。
　　在此基礎(chǔ)上對布谷鳥搜索算法進行改進，提出了基于高斯擾動和基于梯度下降法的

3、布谷鳥搜索算法優(yōu)化支持向量機參數(shù)，與原有方法進行比較，分別使用普通布谷鳥搜索算法、基于高斯擾動的布谷鳥搜索算法和基于梯度下降法的布谷鳥搜索算法優(yōu)化支持向量機參數(shù)后對路面破損維修工程量進行預(yù)測，實驗結(jié)果表明，采用基于梯度下降法的布谷鳥搜索算法優(yōu)化支持向量機參數(shù)的預(yù)測結(jié)果相對誤差為9.75％，3-折交叉驗證的均方誤差為170.7395，參數(shù)尋優(yōu)的迭代次數(shù)為130次，優(yōu)于普通布谷鳥搜索算法優(yōu)化支持向量機參數(shù)的198次迭代和基于高斯擾動的布谷鳥