【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及道路工程检测，特别涉及一种路网级公路路面结构强度预测方法。
技术介绍
1、路面结构强度是实施路面养护决策的重要指标，关系到养护计划编制和养护资金安排的准确性和合理性。
2、目前，路面结构强度指数pssi或是通过落锤式弯沉仪、自动弯沉仪等设备逐点检测计算，存在检测速度慢、效率低、安全风险大等缺陷，或是通过激光式高速路面弯沉测定仪测试路面弯沉方法，存在检测费用高、数据准确性较低的缺陷；以上两类弯沉检测设备在应用于省域路网级普通国省干线公路路面结构强度检测时，其安全风险大、检测费用高的缺陷表现地尤为明显。
3、另外，从路面结构强度预测的角度出发，采用分组计算pssi梯度值的方法，其梯度阈值的合理确定还有待商榷，其次在pssi梯度阈值范围区间内的数据采用线性回归的处理方式会弱化数据的敏感性，降低预测的精度。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种路网级公路路面结构强度预测方法解决了路网级普通国省干线公路路面结构强度因路网里程长、特征因素众多但数据收集困难、数据规律性较差的实际情况，难以实现公路路面结构强度的高精度预测的问题。
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种路网级公路路面结构强度预测方法，包括：
3、s1、收集并建立包含路面损坏状况指数 pci、路面行驶质量指数 rqi和路面结构强度指数 p
4、s2、计算检测数据集中 pci和 rqi的特征权重；
5、s3、基于 pci和 rqi的特征权重，使用黏菌算法对 knn算法进行参数寻优，构建最终路面结构强度预测模型；
6、s4、使用最终路面结构强度预测模型对待预测的路面进行结构强度预测。
7、进一步地：s2包括：
8、s21、计算检测数据集中 pci与 pssi的互信息以及 rqi与 pssi的互信息；
9、s22、根据 pci与 pssi的互信息以及 rqi与 pssi的互信息，计算检测数据集中 pci和 rqi的特征权重。
10、进一步地：s21中，计算检测数据集中 pci与 pssi的互信息以及 rqi与 pssi的互信息的表达式为：
11、
12、
13、其中，表示 pci与 pssi的互信息，表示 rqi与 pssi的互信息，为检测数据集中 pci与 pssi的联合概率分布，为检测数据集中 rqi与 pssi的联合概率分布，、和分别为检测数据集中 pci、 rqi与 pssi的边缘概率分布。
14、进一步地：s22中，计算检测数据集中 pci和 rqi特征权重的表达式为：
15、
16、
17、其中，为 pci的特征权重，为 rqi的特征权重。
18、进一步地：s3包括：
19、s31、基于pci和rqi的特征权重构造任意两个数据样本之间关于距离参数 p的距离方程；
20、s32、使用knn算法，基于距离方程的距离参数 p和近邻参数 k值，构造路面结构强度预测模型；
21、s33、使用黏菌算法对 knn算法进行参数寻优，得到最终路面结构强度预测模型。
22、进一步地：s31中，关于距离参数 p的距离方程的表达式为：
23、
24、其中，为数据样本与数据样本之间的距离，为数据样本的pci，为数据样本的pci，为数据样本的rqi，为数据样本的rqi。
25、进一步地：s33包括：
26、s331、设定黏菌算法的基本参数，初始化种群，并计算适应度函数初始值；
27、所述基本参数包括种群数量、个体维度、适应度函数、最大迭代次数、个体维度上边界、个体维度下边界和位置更新参数；
28、s332、计算黏菌重量、第一迭代参数 a和第二迭代参数 b；
29、s333、生成随机数 r1，判断随机数 r1是否小于位置更新参数：
30、若是，则根据位置更新参数更新个体位置，并进入s336；
31、若否，则进入s334；
32、s334、根据第一迭代参数 a和第二迭代参数 b生成第一迭代随机参数 va和第二迭代随机参数 vb，并进入s335；
33、s335、生成随机数 r2和归一化参数 f，判断随机数 r2是否小于归一化参数 f：
34、若是，则根据黏菌重量和第一迭代随机参数 va更新个体位置，并进入s336；
35、若否，则根据第二迭代随机参数 本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种路网级公路路面结构强度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的路网级公路路面结构强度预测方法，其特征在于，S2包括：
3.根据权利要求2所述的路网级公路路面结构强度预测方法，其特征在于，S21中，计算检测数据集中PCI与PSSI的互信息以及RQI与PSSI的互信息的表达式为：
4.根据权利要求3所述的路网级公路路面结构强度预测方法，其特征在于，S22中，计算检测数据集中PCI和RQI特征权重的表达式为：
5.根据权利要求1所述的路网级公路路面结构强度预测方法，其特征在于，S3包括：
6.根据权利要求5所述的路网级公路路面结构强度预测方法，其特征在于，S31中，关于距离参数p的距离方程的表达式为：
7.根据权利要求5所述的路网级公路路面结构强度预测方法，其特征在于，S33包括：
8.根据权利要求7所述的路网级公路路面结构强度预测方法，其特征在于，S331中，适应度函数fitn的表达式为：
9.根据权利要求7所述的路网级公路路面结构强度预测方法，其特征在于，S336中
...【技术特征摘要】
1.一种路网级公路路面结构强度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的路网级公路路面结构强度预测方法，其特征在于，s2包括：
3.根据权利要求2所述的路网级公路路面结构强度预测方法，其特征在于，s21中，计算检测数据集中pci与pssi的互信息以及rqi与pssi的互信息的表达式为：
4.根据权利要求3所述的路网级公路路面结构强度预测方法，其特征在于，s22中，计算检测数据集中pci和rqi特征权重的表达式为：
5.根据权利要求1所述的路网级公路路面结构强度预...
【专利技术属性】
技术研发人员：许伟强，赵杜元，
申请(专利权)人：四川华腾公路试验检测有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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