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1、万方数据第4l卷第1期2008年1月天津大学学报凰蚓ofTianjinUniversityV01.41No.1Jan。2008基于支持向量机的信息融合在筑路质量中的预测高强,王洪礼,李胜朋(天津大学机械工程学院,天津300072)摘要:筑路质量受多种因素影响难以在线监测,通过其他易测指标信息融合预测筑路质量可以确保施工质量.选棒影响筑路质量的关键因素,对加组施工现场实测数据进行预处理,利用神经网络进行局部时间序列预测,最后基于支持向量信惠融合,跨笺路震薰透行在线譬露争蘸溅。3组蘸留数据预灞误差笼2l%、25%和17%。
2、在数据量较少情况下,基于支持向荣机的信息融合方法适用于筑路质薰的预测.关键词:机群;信息融合;支持向避机审塑分类曝:'1秘91文慧标卷鹨:矗文章编:0493.2137<2008)Ol砌2弱RoadConstructionQualityPredictionwithSVM—BasedInformationFusionGAOQiallg,WANGHong-li,ⅡSheng-peng(School《MechanicalEngineering,TumjinUniversity,Tumjin3tXIY/2)Abstract:Co
3、nstructionqI讪哆,influencedbymanyfactors,isnoteasytobedetected.Itiseffectiveto朗一裁鼹roadqualityandsolvetheproblem纛玲usi.sinformationfusionbyothermeasurableindexes。Afterchoosingkeyinfluentialfactors,twentyrecordsofconstructingyarddatawerepmtmated.Andthenlocaltimeserie
4、sWflgpredictedbyartificialneuralnetwork.Usingsupportvectormachine(SVM),constructionqualityWaSon-lineleamedandestimated+PredictionelTOr$ofthreegroupsofreserveddataWPA'e21%,25%and17%respectively.InformationfusionbasedonSVMwassuitableforconstructionqtJaIi哆predictio
5、n,especiallyinca8eoflackofdata.Keywords:machineryofclustem;informationfusion;supportvectormachine减少筑路投入、提高摊铺质量和缩短工期一直是工程祝械极群蒎王研究的核心闻题。提高沥青路面镰设质量的主要措施是保证铺设过程的连续性(在一段范围内不问断)以及混合料的温度、混合度的均匀性等。赉予沥青材料本身的特点,由单一槐械达到t述要求是非常困难的,必须从多机协作、多因素分析的角度进行.通常以密实度作为衡量施工质量的指标,目前密实度酌
6、测定主要采用一定时闯闯隔内人工懿离散采样完成u引,这种方法存在弊端,如离散的采样会漏掉大量有用的筑路质量信息,对筑路质量缺乏预测功能,采样信息滞后,不锈及时反馈给葱工调度人员,较蓑路段施工不能确定由哪种具体因素引起.文献[31提出一种基于时间序列的信息融合方法,通过在线学习各种有用信息聂测筑路质量,及时发瑷阉题,势进行工艺调整.但此方法同样存在一定的不足,如神经网络易陷入局部极值、训练学习速度较慢、对小样本数据分析能力低等等。因此,笔者撵出一种基手支持窝釜(supportvectormachine,SVM)的信息融合方
7、法,克服以上存在的不足,提高筑路质量的在线预测能力.1路面施工质量的影响因素路面施工质量主要壶4个方面的特征表现,鄂压羲穰嚣羯:21努7-02-12;繁蚕13期:20IY/-10-24,基衾项目:国家自然科学基盒资助项目(50375107);天津市燕点应用基础研究资助项嗣(043801911).作者简介:高强(19r7卜)。男,博士.通讯作者:高强,驴啦@帆.edu.∞.万方数据2008年1月高强等:基于支持向量机的信息融合在筑路质量中的预测·93·实度、平整度、离析度和厚度.它不是由单一机种、单一因素引起的,而是由多
8、种机械、多种因素共同作用下引起的,只是这些因素有的作用较强,有的作用较弱.在进行多信息融合的过程中,作用强的因素赋予较大的权值,而作用小的因素赋予较小的权值.然而,作用小的因素不应全部忽略,比如在铺设过程连续、料温和混合度都得到保证的前提下,液压系统的故障也会引起筑路质量的明显下降.在假设筑路平整度、离析度和厚度都能保证的前提下¨
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