基于支持向量机的沥青路面使用性能评价

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1、第37卷，第2期公路工程Vo1．37，No．22012年4月HighwayEngineeringApr．，2012基于支持向量机的沥青路面使用性能评价黄冰，颜可珍，张邹(1．湖南大学土木工程学院，湖南长沙410082；2．山区道路建设与维护技术重庆市重庆重点实验室，重庆400074)c摘要]路面使用性能决定了路面维修养护的方法。但沥青路面使用性能4个指标：PCI、SSI、SRI和IRI中路面状况指数检测困难。支持向量机是具有严格统计学习理论的新型学习方法。它对解决小样本非线性等问题具特有的优势。基于支持向量机理论，分析沥青路面使用性能4个指标间的关系，建立了S

2、SI、SRI、IRI实测数据对PCI的预测模型，获得了令人满意的预估效果。结果表明，支持向量机是沥青路面性能评估的简单有效的方法。[关键词】支持向量机；路面使用性能；路面破损状况[中图分类号】U416．217【文献标识码】A【文章编号】1674—0610(2o12)02—0019—03EvaluationofPavementPerformanceUsingSupportVectorMachineHUANGBing，YANKezhen，ZHANGZou(1．Collegeofcivilengineering，HunanUniversity，Changsha，Hu

3、nan410082，China；2．Hi-techLa-boratoryforMountainRoadConstructionandMaintenance，ChongqingJiaotongUniversity，Chongqing400074，China)[Abstract]Themethodofpavementmaintenanceisdeterminedbypavementperformance．PC／，SSI，SRIand／R1wereselectedastheasphaltpavementperformanceevaluationindexes，but

4、itisdificulttogetpavementconditionindex．Thesupportvectormachineisanewrigorousstatisticallearningtheory，whichisverygoodatanalyzingsmallsamplesandnon—lineardatum．Thispaperdescribestherelation-shipsamongthefourindicators．SSI，SRIand／R1wereusedforestablishingthepredictionmodeltofore-cast

5、PCIbasedonSVM．Theresultsshowthatthemethodissimpleandeffectiveforevaluationofasphaltpavementperformance．[Keywords]SupportVectorMachine；PavementPerformance；PCIVapnik等根据统计学理论提出的一种新的通用学O引言习方法。它是建立在统计学习理论的VC维理论和要做好路面的养护维修，首先必须了解路面的结构风险最小原理基础上的学习方法。近年来，在使用性能。路面性能评价是路面养护维修的重要内很多领域，SVM已得到广泛

6、的应用。本文应用支持容。现在，路面性能评价的主要方法有：神经网络向量机理论分析路面4个使用性能之间的关系。通法、模糊集法和灰色法等。文献[1—3]分别介绍了过已知路面结构强度SSI、路面抗滑能力SRI和路面神经网络对路面使用性能和路面状况的评价方法；平整度IRI数据，建立模型对路面破损状况PCI进文献[4、5]利用灰色理论建立模型作沥青路面评行预测。通过实例研究表明，SVM评价沥青路面使价。但目前各种方法都存在一定的缺陷：神经网络用性能是一种简单有效的方法。法依赖大量的学习样本，且收敛速度慢，模型参数难1支持向量机以确定；灰色法大多要凭借主观经验来确定权函数、

7、阈值和灰聚类系数等。SVM是一种有坚实理论基础的新颖的小样本支持向量机(SupportVectorMachines，SVM)是学习方法，有优良的学习能力和泛化能力。不同于[收稿日期】2012—02—20[基金项目]重庆交通大学山道路建设与维护技术重庆市重点实验室开放基金项目(编号：CQMRCM～07—03)【作者简介1黄冰(1964一)，男，湖南长沙人，工程师，主要从事道路工程试验方面的教学和研究。2O公路工程37卷现有的统计方法，它很少涉及概率测度及大数定律及线性回归函数中的内积运算，已完成非线性拟合，等。SVM的基本思想是运用Mercer核展开定理，通可表

8、示成：过非线性映射将数据映射到高维特征