CN109697515A - 道路路面管理方法、装置、存储介质及计算机设备 - Google Patents
道路路面管理方法、装置、存储介质及计算机设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109697515A CN109697515A CN201811627187.2A CN201811627187A CN109697515A CN 109697515 A CN109697515 A CN 109697515A CN 201811627187 A CN201811627187 A CN 201811627187A CN 109697515 A CN109697515 A CN 109697515A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pavement
- road
- pavement performance
- characteristic information
- result
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000007726 management method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 138
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 48
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 22
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 20
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 19
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 14
- 238000005303 weighing Methods 0.000 claims description 13
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 7
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 claims description 6
- 230000002265 prevention Effects 0.000 abstract description 2
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 239000004568 cement Substances 0.000 description 4
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 4
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 4
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 239000011230 binding agent Substances 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 239000008187 granular material Substances 0.000 description 2
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 2
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 1
- 235000008733 Citrus aurantifolia Nutrition 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 235000011941 Tilia x europaea Nutrition 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000002929 anti-fatigue Effects 0.000 description 1
- 239000010426 asphalt Substances 0.000 description 1
- 239000002585 base Substances 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 1
- 239000004035 construction material Substances 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 1
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 1
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 239000004571 lime Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 1
- 239000011295 pitch Substances 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请涉及一种道路路面管理方法、装置、存储介质及计算机设备，获取目标道路的道路特征信息；根据道路特征信息，对目标道路的路面性能进行评估，得到路面评估结果；根据路面评估结果进行路面性能预测，得到路面性能预测结果；根据路面性能预测结果确定对应的道路路面养护策略。通过根据道路特征信息对目标道路进行路面性能评估以及路面性能预测，并根据路面性能预测结果制定对应的养护策略，从而可以提高养护策略的科学性及合理性，另外，根据路面性能预测结果制定养护策略也可以起到预防路面损坏的目的。
Description
技术领域
本申请涉及道路管理技术领域，特别是涉及一种道路路面管理方法、装置、存储介质及计算机设备。
背景技术
道路在使用过程中，路面由于行驶车辆的碾压、冲击、磨耗以及天气变化等影响,往往产生缺陷和损坏,这些缺陷和损坏统称为路面破损。路面破损对车辆的行驶速度、载重能力、燃料消耗、机械磨损、行车舒适，以及对交通安全、环境保护等都会造成有害影响，因此，路面养护是道路养护的重要组成部分。
路面养护即为了防止路面破损，使路面保持良好的技术状况而采取的技术措施。传统技术通常依靠工作人员的工作经验以及主观判断来进行路面养护，然而，人工制定路面养护策略容易出现策略制定不合理的问题，导致养护策略的科学性以及可靠性较低。
发明内容
基于此，有必要针对现有技术存在的问题，提供一种科学性及可靠性更高的道路路面管理方法、装置、存储介质及计算机设备。
一种道路路面管理方法，包括：
获取目标道路的道路特征信息；
根据所述道路特征信息，对所述目标道路的路面性能进行评估，得到路面评估结果；
根据所述路面评估结果进行路面性能预测，得到路面性能预测结果；
根据所述路面性能预测结果确定对应的道路路面养护策略。
在其中一个实施例中，所述道路特征信息包括路面特征信息、道路交通信息、道路环境信息、道路工程信息中的至少一项。
在其中一个实施例中，还包括以下各项中的任一项：
第一项：所述路面特征信息包括路面面层类型、路面基层类型、路面面层厚度、路面基层厚度、道路路面结构、路面预养措施中的至少一项；
第二项：所述道路交通信息包括道路等级以及道路交通量中的至少一项；
第三项：所述道路环境信息包括环境温度以及环境湿度中的至少一项；
第四项：所述道路工程信息包括施工质量以及养护管理中的至少一项；
第五项：所述道路特征信息还包括道路排水以及道路路龄中的至少一项。
在其中一个实施例中，所述路面评估结果包括路面性能评价指标值；
根据所述道路特征信息，对所述目标道路的路面性能进行评估，得到路面评估结果，包括：
根据所述道路特征信息，确定各类型道路特征信息对路面性能评价指标的影响权重；
根据所述各类型道路特征信息以及对应的影响权重进行路面性能评估，得到所述道路特征信息对应的路面性能评价指标值。
在其中一个实施例中，根据所述路面评估结果进行路面性能预测，得到路面性能预测结果，包括：
根据所述路面评估结果，通过路面预测模型进行路面性能预测，得到所述路面评估结果对应的路面性能预测结果。
在其中一个实施例中，所述路面评估结果包括路面性能评价指标值，所述路面性能预测结果包括路面性能评价指标预测值；
根据所述路面评估结果，通过路面预测模型进行路面性能预测，得到所述路面评估结果对应的路面性能预测结果，包括：
根据所述路面性能评价指标值得到路面性能评价指标的最大值、最小值、均值以及标准差；
根据所述路面性能评价指标的最大值、最小值、均值以及标准差，通过所述路面预测模型进行拟合，得到待预测年路面性能评价指标的标准差、均值以及概率密度函数；
根据所述概率密度函数得到所述待预测年路面性能评价指标对应的指标分布概率；
根据所述待预测年路面性能评价指标的标准差、均值，以及对应的指标分布概率，确定路面性能评价指标预测值。
在其中一个实施例中，所述路面预测模型包括确定型模型以及概率型模型；
所述待预测年路面性能评价指标的标准差、均值通过所述确定型模型得到；
所述待预测年路面性能评价指标的概率密度函数通过所述概率型模型得到。
一种道路路面管理装置，包括：
特征获取模块，用于获取目标道路的道路特征信息；
路面评估模块，用于根据所述道路特征信息，对所述目标道路的路面性能进行评估，得到路面评估结果；
路面性能预测模块，用于根据所述路面评估结果进行路面性能预测，得到路面性能预测结果；
养护决策模块，用于根据所述路面性能预测结果确定对应的道路路面养护策略。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
上述道路路面管理方法、装置、存储介质及计算机设备，获取目标道路的道路特征信息；根据道路特征信息，对目标道路的路面性能进行评估，得到路面评估结果；根据路面评估结果进行路面性能预测，得到路面性能预测结果；根据路面性能预测结果确定对应的道路路面养护策略。通过根据道路特征信息对目标道路进行路面性能评估以及路面性能预测，并根据路面性能预测结果制定对应的养护策略，从而可以提高养护策略的科学性及合理性，另外，根据路面性能预测结果制定养护策略也可以起到预防路面损坏的目的。
附图说明
图1为一个实施例中道路路面管理方法的流程示意图；
图2为一个实施例中普通路面的结构层次示意图；
图3为另一个实施例中道路路面管理方法的流程示意图；
图4为一个实施例中道路路面管理装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，如图1所示，提供一种道路路面管理方法，以该方法应用于可以进行道路路面管理的处理器为例进行解释说明，该方法包括以下步骤：
步骤S100，获取目标道路的道路特征信息。
处理器通过目标道路的道路特征信息进行道路路面管理，不同道路的道路特征信息各不相同，因此可以使得路面管理更具有针对性，同时也使得路面管理更加科学合理。另外，处理器可以是通过实时采集来获取目标道路的道路特征信息，例如，可以通过访问互联网数据、服务器数据等方式来采集目标道路的道路特征信息；处理器也可以是直接获取已经采集好的目标道路的道路特征信息，例如，处理器可以直接获取保存于存储器中的目标道路的道路特征信息等。
步骤S200，根据道路特征信息，对目标道路的路面性能进行评估，得到路面评估结果。
对于各种不同类型的道路来说，如水泥路以及沥青路，在通车使用一段时间之后，都会陆续出现各种损坏、变形及其它缺陷，即道路出现路面病害。早期常见的病害包括：裂缝、坑槽、车辙、松散、沉陷、桥头涵顶跳车、表面破损等。因此，处理器在获取目标道路的道路特征信息后，首先根据该道路特征信息对目标道路路面性能进行评估，得到对应的路面评估结果，根据路面评估结果确定目标道路的当前路面性能，针对已经出现路面病害的道路，也可以根据该道路的路面评估结果了解对应的病害程度。
步骤S300，根据路面评估结果进行路面性能预测，得到路面性能预测结果。
处理器在根据道路特征信息得到路面评估结果后，根据该路面评估结果对该目标道路的路面性能进行预测，得到路面性能预测结果，该路面性能预测结果在一定程度上可以用于反映目标道路在未来某一时间点/时间段的路面性能。例如，对于当前路面性能良好的道路，可以通过路面性能预测来预测未来时间段路面性能是否良好以及其发展趋势等。步骤S400，根据路面性能预测结果确定对应的道路路面养护策略。
处理器在根据路面评估结果得到路面性能预测结果后，根据路面性能预测结果的具体内容确定对应的道路路面养护策略。路面性能预测结果可以反映目标道路在未来某一时间点/时间段的路面性能，根据路面性能预测结果的分布区间可以将对应的路面性能分为不同的等级。
例如：可以将对应的路面性能分为四个不同的等级，其中第一等级表示路面性能最好，第四等级表示路面性能最差。当路面性能预测结果在第一等级对应的区间内时，表示该目标道路的未来路面性能都处于较好的状态，无需养护。当路面性能预测结果在第二等级对应的区间内时，表示该目标道路的未来路面性能都处于一般的状态，只需轻微养护即可，无需花费大量的养护资金或者其他养护资源。当路面性能预测结果在第三等级对应的区间内时，表示该目标道路的未来路面性能都处于较差的状态，因此需要花费一定量的养护资金或者其他养护资源来进行养护处理。当路面性能预测结果在第四等级对应的区间内时，表示该目标道路的未来路面性能都处于很差的状态，需要花费大量的养护资金或者其他养护资源来进行养护处理。
可以理解，上述四个等级仅仅是本实施例中的一个举例，实际处理过程中，可以是根据实际情况将路面性能划分为其他数量的等级，在此不做限定。
本实施例提供一种道路路面管理方法，通过根据道路特征信息对目标道路进行路面性能评估以及路面性能预测，并根据路面性能预测结果制定对应的养护策略，从而可以提高养护策略的科学性及合理性，另外，根据路面性能预测结果制定养护策略也可以起到预防路面损坏的目的。
在一个实施例中，道路特征信息包括路面特征信息、道路交通信息、道路环境信息、道路工程信息中的至少一项。处理器在根据道路特征信息对目标道路的路面性能进行评估时，可以是只根据其中一个特征进行路面性能评估，也可以是根据其中的部分特征进行路面性能评估，还可以是根据所有特征进行路面性能评估。可以理解，路面性能评估时采用的路面特征信息越多，该目标道路的路面性能评估结果越准确。
在一个实施例中，路面特征信息包括路面面层类型、路面基层类型、路面面层厚度、路面基层厚度、道路路面结构、路面预养措施中的至少一项。
如图2所示，为普通路面的结构层次示意图，包括面层、基层以及垫层，面层位于整个路面结构的最上层，直接承受行车荷载的垂直力、水平力、以及车身后所产生的真空吸力的反复作用，同时受到降雨和气温变化的不利影响最大，是最直接地反映路面使用性能的层次。基层位于面层之下，垫层或路基之上。基层主要承受面层传递的车轮垂直力的作用，并把它扩散到垫层和土基，基层还可能受到面层渗水以及地下水的侵蚀。垫层是介于基层与土基之间的层次，主要起隔水、排水、隔温的作用，并传递和扩散由基层传来的荷载应力，保证路基在容许应力范围内工作。
进一步地，对于高级路面来说，其面层和基层之间还设置有联结层，联结层用于加强面层与基层的联结，从而提高面层的抗疲劳能力。另外，对于重要道路和高速公路来说，基层和垫层之间还设置有底基层。
本实施例中，路面面层类型即面层材料类型，主要包括：沥青混凝土和水泥混凝土等。路面基层类型即基层材料类型，主要包括：水泥、石灰、沥青等稳定土或稳定粒料(如碎石、砂砾)，工业废渣稳定土或稳定粒料，各种碎石混合料或天然砂砾。路面预养措施是指针对道路本身的预防性养护措施。
在一个实施例中，道路交通信息包括道路等级以及道路交通量中的至少一项。
其中，道路等级可以是道路的功能型等级，即按照交通量对道路进行等级划分，具体地，根据道路的使用任务、功能和流量，可以将公路划分为高速公路、一级公路、二级公路、三级公路、四级公路，共五个等级。道路交通量，是指在单位时间内，通过道路上的某一地点或者某一断面实际参与交通的参与者的数量，又称作交通流量或者流量。
在一个实施例中，道路环境信息包括环境温度以及环境湿度中的至少一项。环境温度以及环境湿度即道路所处环境的温度以及湿度，不同温度以及不同湿度对道路路面的影响各不相同。
在一个实施例中，道路工程信息包括施工质量以及养护管理中的至少一项。施工质量包括施工设计质量、施工材料质量、施工组织质量等，养护管理包括道路施工完成后的各种养护管理措施。
在一个实施例中，道路特征信息还包括道路排水以及道路路龄中的至少一项。路面排水是指道路应根据当地降水与路面的具体情况设置必要的排水设施，并适当地选择路面的空间布置形式和结构，及时将降水排出路面，防止路面积水渗入到路面内部，甚至路基，保证行车安全。道路路龄即道路的使用年限信息。
在一个实施例中，路面评估结果包括路面性能评价指标值。具体地，路面性能评价指标包括路面行驶质量指数(road quality index，RQI)、路面状况指数(pavementcondition index，PCI)和综合评价指数(pavement quality or performance index，PQI)等，路面评估结果包括路面性能评价指标值，即包括上述路面性能评价指标的具体数值。另外，路面评估结果中路面性能评价指标值的数量可以是一个，也可以是多个。
根据道路特征信息，对目标道路的路面性能进行评估，得到路面评估结果，包括：根据道路特征信息，确定各类型道路特征信息对路面性能评价指标的影响权重；根据各类型道路特征信息以及对应的影响权重进行路面性能评估，得到道路特征信息对应的路面性能评价指标值。
不同类型的道路路面(主要为沥青路面和水泥混凝土路面等)对应的指标计算过程不同，在计算不同类型的道路路面的路面性能评价指标值时，需要结合其对应的评价参数(道路特征信息)，结合不同评价参数对应的影响权重计算得到对应的路面性能评价指标值。因此，首先需要确定各类型道路特征信息对路面性能评价指标的影响权重，再结合各类型道路特征信息以及对应的影响权重进行路面性能评估，得到道路特征信息对应的路面性能评价指标值。
在一个实施例中，根据路面评估结果进行路面性能预测，得到路面性能预测结果，包括：根据路面评估结果，通过路面预测模型进行路面性能预测，得到路面评估结果对应的路面性能预测结果。
在一个实施例中，路面评估结果包括路面性能评价指标值，路面性能预测结果包括路面性能评价指标预测值。
根据路面评估结果，通过路面预测模型进行路面性能预测，得到路面评估结果对应的路面性能预测结果，包括以下步骤：
步骤310，根据所述路面性能评价指标值得到路面性能评价指标的最大值、最小值、均值以及标准差；
步骤320，根据路面性能评价指标的最大值、最小值、均值以及标准差，通过路面预测模型进行拟合，得到待预测年路面性能评价指标的标准差、均值以及概率密度函数；
步骤330，根据概率密度函数得到待预测年路面性能评价指标对应的指标分布概率；
步骤340，根据待预测年路面性能评价指标的标准差、均值，以及对应的指标分布概率，确定路面性能评价指标预测值。
具体地，在得到待预测年路面性能评价指标对应的指标分布概率之后，选择最大分布概率的单元分布区间对应的指标，并判断该指标是否满足待预测年路面性能评价指标的标准差、均值，若满足，则以该指标作为最终的路面性能评价指标预测值；若不满足，则选择分布概率第二大的单元分布区间对应的指标，并重复上述步骤，直至得到最终的路面性能评价指标预测值。本实施例通过待预测年路面性能评价指标的标准差、均值，以及对应的指标分布概率确定路面性能评价指标预测值，可以使得最终得到的路面性能评价指标预测值更加准确可靠。
在一个实施例中，路面预测模型包括确定型模型以及概率型模型。待预测年路面性能评价指标的标准差、均值通过确定型模型得到；待预测年路面性能评价指标的概率密度函数通过概率型模型得到。
具体地，确定型模型在给定条件及相应时间后就能给出确定的待预测年路面性能评价指标，而概率型模型则考虑了路面性能发展的随机性，给出的预测结果一般为某一时刻路面性能指标的分布情况，即待预测年路面性能评价指标的概率密度函数。概率密度函数是描述随机变量的输出值在某个确定的取值点附近的可能性的函数，而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。概率密度函数一般以小写标记。概率型模型具体可以是马尔可夫预测模型。
在一个实施例中，确定型模型通过确定型预测方程得到路面性能评价指标预测值。
具体地，确定型预测方程为：
其中，F为待预测年路面性能评价指标，F0为路面初始的或者最近一次改建后的路面性能评价指标，α、β、δ为确定型预测方程的回归参数，与路面特征信息有关，y为路龄。
在一个实施例中，概率型模型通过概率型预测方程得到路面性能评价指标预测值。
具体地，概率型预测方程为：
S(t0+t)＝f(x1，x2，x3，x4，t)
其中，S(t0)为道路在t0时刻(年)的路面性能评价指标向量，x1，x2，x3，x4分别为路面性能评价指标的最大值、最小值、均值以及标准差，t为时间。
在一个实施例中，如图3所示，提供一种道路路面管理方法，该方法可以应用于路面管理系统，该方法包括以下步骤：
(1)获取目标道路的道路特征信息。道路特征信息包括：面面层类型、路面基层类型、路面面层厚度、路面基层厚度、道路路面结构、路面预养措施、道路等级、道路交通量、环境温度、环境湿度、施工质量、养护管理、道路排水以及道路路龄等；
(2)根据道路特征信息，确定各类型道路特征信息对路面性能评价指标的影响权重；
(3)根据各类型道路特征信息以及对应的影响权重进行路面性能评估，得到道路特征信息对应的路面性能评价指标值，并根据路面性能评价指标值得到路面性能评价指标的最大值、最小值、均值以及标准差；
(4)根据路面性能评价指标的最大值、最小值、均值以及标准差，通过路面预测模型中的确定型模型得到待预测年路面性能评价指标的标准差、均值，通过路面预测模型中的概率型模型得到待预测年路面性能评价指标的概率密度函数；
(5)根据概率密度函数得到待预测年路面性能评价指标对应的指标分布概率；
(6)根据待预测年路面性能评价指标的标准差、均值，以及对应的指标分布概率，确定路面性能评价指标预测值；
(7)根据路面性能评价指标预测值确定对应的道路路面养护策略。
对路面管理系统来说，决策就是根据既定的目标，找到每年最小的养护成本，以便将成本作为编制预算请求的基础；或者在现有养护资金固定的条件下，将预算合理分配给不同的道路路段，最大限度地提高道路网的总体性能。本实施例提供的道路路面管理方法，利用路面预测模型来对养护策略进行优化，从而可以有助于路面管理系统实现养护资金和资源的最佳利用的管理目的。
另外需要说明的是，本实施例提供的道路路面管理方法，可以应用于网级路面管理系统以及项目级路面管理系统，其中，项目级路面管理系统是以具体项目为研究对象，从技术和经济的角度分析养护方案的系统，系统往往受到网级路面管理系统所确定的资金和时间条件约束，其目标是实现项目效益的最优化，主要任务是为道路管理部门对某一工程项目进行技术决策提供依据；网级路面管理系统是涉及整个路网的、用于制定路网养护决策、确定路网养护需求和养护费用优化分配的宏观分析系统，其决策基础是整个路网，目标是追求系统整体效益的最大化，其主要任务是为道路管理部门进行关键性决策提供依据。
应该理解的是，虽然图1、3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1、3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图4所示，提供一种道路路面管理装置，该装置包括：特征获取模块100、路面评估模块200、路面性能预测模块300以及养护决策模块400。
特征获取模块100用于获取目标道路的道路特征信息；
路面评估模块200用于根据道路特征信息，对目标道路的路面性能进行评估，得到路面评估结果；
路面性能预测模块300用于根据路面评估结果进行路面性能预测，得到路面性能预测结果；
养护决策模块400用于根据路面性能预测结果确定对应的道路路面养护策略。
关于道路路面管理装置的具体限定可以参见上文中对于道路路面管理方法的限定，在此不再赘述。上述道路路面管理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取目标道路的道路特征信息；根据道路特征信息，对目标道路的路面性能进行评估，得到路面评估结果；根据路面评估结果进行路面性能预测，得到路面性能预测结果；根据路面性能预测结果确定对应的道路路面养护策略。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据道路特征信息，确定各类型道路特征信息对路面性能评价指标的影响权重；根据各类型道路特征信息以及对应的影响权重进行路面性能评估，得到道路特征信息对应的路面性能评价指标值。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据路面评估结果，通过路面预测模型进行路面性能预测，得到路面评估结果对应的路面性能预测结果。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据路面性能评价指标值得到路面性能评价指标的最大值、最小值、均值以及标准差；根据路面性能评价指标的最大值、最小值、均值以及标准差，通过路面预测模型进行拟合，得到待预测年路面性能评价指标的标准差、均值以及概率密度函数；根据概率密度函数得到待预测年路面性能评价指标对应的指标分布概率；根据待预测年路面性能评价指标的标准差、均值，以及对应的指标分布概率，确定路面性能评价指标预测值。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取目标道路的道路特征信息；根据道路特征信息，对目标道路的路面性能进行评估，得到路面评估结果；根据路面评估结果进行路面性能预测，得到路面性能预测结果；根据路面性能预测结果确定对应的道路路面养护策略。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据道路特征信息，确定各类型道路特征信息对路面性能评价指标的影响权重；根据各类型道路特征信息以及对应的影响权重进行路面性能评估，得到道路特征信息对应的路面性能评价指标值。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据路面评估结果，通过路面预测模型进行路面性能预测，得到路面评估结果对应的路面性能预测结果。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据路面性能评价指标值得到路面性能评价指标的最大值、最小值、均值以及标准差；根据路面性能评价指标的最大值、最小值、均值以及标准差，通过路面预测模型进行拟合，得到待预测年路面性能评价指标的标准差、均值以及概率密度函数；根据概率密度函数得到待预测年路面性能评价指标对应的指标分布概率；根据待预测年路面性能评价指标的标准差、均值，以及对应的指标分布概率，确定路面性能评价指标预测值。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种道路路面管理方法，其特征在于，包括：
获取目标道路的道路特征信息；
根据所述道路特征信息，对所述目标道路的路面性能进行评估，得到路面评估结果；
根据所述路面评估结果进行路面性能预测，得到路面性能预测结果；
根据所述路面性能预测结果确定对应的道路路面养护策略。
2.根据权利要求1所述的道路路面管理方法，其特征在于，所述道路特征信息包括路面特征信息、道路交通信息、道路环境信息、道路工程信息中的至少一项。
3.根据权利要求2所述的道路路面管理方法，其特征在于，还包括以下各项中的任一项：
第一项：所述路面特征信息包括路面面层类型、路面基层类型、路面面层厚度、路面基层厚度、道路路面结构、路面预养措施中的至少一项；
第二项：所述道路交通信息包括道路等级以及道路交通量中的至少一项；
第三项：所述道路环境信息包括环境温度以及环境湿度中的至少一项；
第四项：所述道路工程信息包括施工质量以及养护管理中的至少一项；
第五项：所述道路特征信息还包括道路排水以及道路路龄中的至少一项。
4.根据权利要求1所述的道路路面管理方法，其特征在于，所述路面评估结果包括路面性能评价指标值；
根据所述道路特征信息，对所述目标道路的路面性能进行评估，得到路面评估结果，包括：
根据所述道路特征信息，确定各类型道路特征信息对路面性能评价指标的影响权重；
根据所述各类型道路特征信息以及对应的影响权重进行路面性能评估，得到所述道路特征信息对应的路面性能评价指标值。
5.根据权利要求1所述的道路路面管理方法，其特征在于，根据所述路面评估结果进行路面性能预测，得到路面性能预测结果，包括：
根据所述路面评估结果，通过路面预测模型进行路面性能预测，得到所述路面评估结果对应的路面性能预测结果。
6.根据权利要求5所述的道路路面管理方法，其特征在于，所述路面评估结果包括路面性能评价指标值，所述路面性能预测结果包括路面性能评价指标预测值；
根据所述路面评估结果，通过路面预测模型进行路面性能预测，得到所述路面评估结果对应的路面性能预测结果，包括：
根据所述路面性能评价指标值得到路面性能评价指标的最大值、最小值、均值以及标准差；
根据所述路面性能评价指标的最大值、最小值、均值以及标准差，通过所述路面预测模型进行拟合，得到待预测年路面性能评价指标的标准差、均值以及概率密度函数；
根据所述概率密度函数得到所述待预测年路面性能评价指标对应的指标分布概率；
根据所述待预测年路面性能评价指标的标准差、均值，以及对应的指标分布概率，确定路面性能评价指标预测值。
7.根据权利要求6所述的道路路面管理方法，其特征在于，所述路面预测模型包括确定型模型以及概率型模型；
所述待预测年路面性能评价指标的标准差、均值通过所述确定型模型得到；
所述待预测年路面性能评价指标的概率密度函数通过所述概率型模型得到。
8.一种道路路面管理装置，其特征在于，包括：
特征获取模块，用于获取目标道路的道路特征信息；
路面评估模块，用于根据所述道路特征信息，对所述目标道路的路面性能进行评估，得到路面评估结果；
路面性能预测模块，用于根据所述路面评估结果进行路面性能预测，得到路面性能预测结果；
养护决策模块，用于根据所述路面性能预测结果确定对应的道路路面养护策略。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811627187.2A CN109697515A (zh) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | 道路路面管理方法、装置、存储介质及计算机设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811627187.2A CN109697515A (zh) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | 道路路面管理方法、装置、存储介质及计算机设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109697515A true CN109697515A (zh) | 2019-04-30 |
Family
ID=66233076
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811627187.2A Pending CN109697515A (zh) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | 道路路面管理方法、装置、存储介质及计算机设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109697515A (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110288137A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-09-27 | 中国公路工程咨询集团有限公司 | 路网级道路基础设施结构综合养护决策方法及系统 |
| CN110674592A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-01-10 | 南京航空航天大学 | 一种路面养护封层材料的应用 |
| CN112241808A (zh) * | 2020-09-28 | 2021-01-19 | 四川省交通运输发展战略和规划科学研究院 | 路面技术状况预测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112700062A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-04-23 | 山东旗帜信息有限公司 | 一种路面养护方法、设备及存储介质 |
| CN113030450A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-06-25 | 海南省交通工程检测中心 | 沥青路面全周期性能监测评估方法及系统 |
| CN113033840A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-06-25 | 唐山市曹妃甸区陆月柒峰科技有限责任公司 | 一种公路养护的判断方法和装置 |
| CN114413832A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-04-29 | 中国通信建设第三工程局有限公司 | 一种基于光纤传感的道路监测系统及方法 |
| CN114444737A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-05-06 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 | 基于迁移学习的路面养护智能规划方法 |
| CN117455122A (zh) * | 2023-12-22 | 2024-01-26 | 中咨公路养护检测技术有限公司 | 路面状态评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102663252A (zh) * | 2012-04-11 | 2012-09-12 | 天津市市政工程设计研究院 | 地下道路复合式路面使用性能评估方法 |
| CN108335002A (zh) * | 2017-01-20 | 2018-07-27 | 亚信蓝涛（江苏）数据科技有限公司 | 一种可视化的道路养护大数据分析系统 |
| CN108491957A (zh) * | 2018-02-09 | 2018-09-04 | 中公高科养护科技股份有限公司 | 一种路面性能的预测方法及系统 |
-
2018
- 2018-12-28 CN CN201811627187.2A patent/CN109697515A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102663252A (zh) * | 2012-04-11 | 2012-09-12 | 天津市市政工程设计研究院 | 地下道路复合式路面使用性能评估方法 |
| CN108335002A (zh) * | 2017-01-20 | 2018-07-27 | 亚信蓝涛（江苏）数据科技有限公司 | 一种可视化的道路养护大数据分析系统 |
| CN108491957A (zh) * | 2018-02-09 | 2018-09-04 | 中公高科养护科技股份有限公司 | 一种路面性能的预测方法及系统 |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110288137A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-09-27 | 中国公路工程咨询集团有限公司 | 路网级道路基础设施结构综合养护决策方法及系统 |
| CN110674592A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-01-10 | 南京航空航天大学 | 一种路面养护封层材料的应用 |
| CN110674592B (zh) * | 2019-10-09 | 2021-04-02 | 南京航空航天大学 | 一种路面养护封层材料的应用 |
| CN112241808A (zh) * | 2020-09-28 | 2021-01-19 | 四川省交通运输发展战略和规划科学研究院 | 路面技术状况预测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112700062A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-04-23 | 山东旗帜信息有限公司 | 一种路面养护方法、设备及存储介质 |
| CN113030450A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-06-25 | 海南省交通工程检测中心 | 沥青路面全周期性能监测评估方法及系统 |
| CN113033840A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-06-25 | 唐山市曹妃甸区陆月柒峰科技有限责任公司 | 一种公路养护的判断方法和装置 |
| CN113033840B (zh) * | 2021-03-29 | 2023-02-24 | 唐山市曹妃甸区陆月柒峰科技有限责任公司 | 一种公路养护的判断方法和装置 |
| CN114413832A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-04-29 | 中国通信建设第三工程局有限公司 | 一种基于光纤传感的道路监测系统及方法 |
| CN114413832B (zh) * | 2021-12-02 | 2023-12-15 | 中国通信建设第三工程局有限公司 | 一种基于光纤传感的道路监测系统及方法 |
| CN114444737A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-05-06 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 | 基于迁移学习的路面养护智能规划方法 |
| CN114444737B (zh) * | 2022-02-18 | 2024-05-28 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 | 基于迁移学习的路面养护智能规划方法 |
| CN117455122A (zh) * | 2023-12-22 | 2024-01-26 | 中咨公路养护检测技术有限公司 | 路面状态评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN117455122B (zh) * | 2023-12-22 | 2024-03-19 | 中咨公路养护检测技术有限公司 | 路面状态评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109697515A (zh) | 道路路面管理方法、装置、存储介质及计算机设备 | |
| Mallick et al. | Use of system dynamics to understand long-term impact of climate change on pavement performance and maintenance cost | |
| Imam et al. | Predicting pavement condition index from international roughness index using gene expression programming | |
| Woldesenbet et al. | Daily work reports–based production rate estimation for highway projects | |
| Qiao et al. | Assessing impacts of climate change on flexible pavement service life based on Falling Weight Deflectometer measurements | |
| Ebrahimi et al. | Machine learning‐based stocks and flows modeling of road infrastructure | |
| Mubaraki | Predicting deterioration for the Saudi Arabia Urban road network | |
| Nosov et al. | Mathematical modelling of cracking process in concrete pavement highways | |
| Puz et al. | Life-cycle performance model based on homogeneous Markov processes | |
| Wu et al. | Sensitivity analysis of asphalt pavement performance under freeze-thaw cycles by applying reliability method | |
| Taylor et al. | Beyond agriculture: A review of the Thornthwaite Moisture Index with respect to road pavements and other infrastructure applications | |
| Chang et al. | Life-Cycle Cost Analysis of Ultra High-Performance Concrete (UHPC) in Retrofitting Techniques for ABC projects | |
| Tighe et al. | Evaluating climate change impact on low-volume roads in Southern Canada | |
| Meihaus | Understanding the effects of climate on airfield pavement deterioration rates | |
| Ford et al. | Methodology for estimating life expectancies of highway assets | |
| El-Hakim | A structural and economic evaluation of perpetual pavements: A Canadian perspective | |
| Li | Development of a probabilistic based, integrated pavement management system | |
| Aoun | Developing highway construction production rates of Wisconsin Department of Transportation | |
| Alaswadko | Deterioration modelling of granular pavements for rural arterial roads | |
| Radwan et al. | Development of Distress Prediction Models for Flexible Pavements using LTPP for Main Roads in Egypt | |
| Mbanjwa | An investigation of the relationships between inventory and inspection data of RC bridges and RC culverts in the Western Cape Province | |
| Orr et al. | Seasonal Variations of in Situ Materials Properties in New York State-Final Report | |
| Alaswadko et al. | Empirical roughness progression models of heavy duty rural pavements | |
| Anastasopoulos et al. | Effectiveness and service lives/survival curves of various pavement rehabilitation treatments | |
| Kesiraju | Assessing impact of climate change on Oklahoma bridge deck and superstructure deterioration using national bridge inventory data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190430 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |