一种回收沥青老化状态的评价方法

    公开(公告)号:CN114280027B

    公开(公告)日:2023-06-16

    申请号:CN202111623696.X

    申请日:2021-12-28

    摘要: 本发明涉及一种回收沥青老化状态的评价方法,属于道路建筑材料领域。本发明首先对沥青进行加速老化试验,并测试不同老化次数下样品的性能指标:黏度、疲劳性能和蠕变劲度,计算不同性能指标的老化率;其次利用拉曼光谱法对不同老化次数下样品进行检测,得到不同老化次数下样品的拉曼光谱图,选取拉曼散射强度变化幅度最大时对应的位移,将其作为表征沥青老化性质变化的标志性拉曼位移,以标志性拉曼位移处的拉曼散射强度表示不同次数加速老化试验后沥青的拉曼散射强度,建立以不同性能指标的老化率为纵坐标与以拉曼散射强度为横坐标的线性拟合曲线,快速评价回收沥青的老化状态。

    融合GBDT和XGBoost的路面IRI预测方法

    公开(公告)号:CN114881359A

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202210625570.4

    申请日:2022-06-02

    摘要: 本发明涉及一种融合GBDT和XGBoost的路面IRI预测方法,属于路面监测技术领域。该方法包括:S1:获取路面特征数据,并采用随机森林算法选择特征数据集;S2:构建Stacking融合模型:将步骤S1的特征数据集划分成若干子数据集,输入第一层预测模型的各个基学习器中,每个基学习器输出各自的预测结果;然后,将第一层的模型输出与步骤S1的特征数据集作为第二层的输入,对第二层预测模型的元学习器进行训练,再对位于第二层的模型输出求平均值,得到最终预测结果;其中,第一层预测模型包括GBDT模型和XGBoost模型。本发明提高了路面IRI预测精度,大大提高养护资金规划效益,实现成本效益最优得目标。

    基于迁移学习的路面养护智能规划方法

    公开(公告)号:CN114444737A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202210151681.6

    申请日:2022-02-18

    摘要: 本发明涉及一种基于迁移学习的路面养护智能规划方法,属于道路技术领域。S1:构建与更新结构状态预测模型;S2:构建和更新效益模型;S3:进行养护措施规划;S4:针对维修措施数据,采取高斯采样对维修措施的连续动作进行处理;S5:策略即具体状态下采取的维修措施的连续动作的组合;S6:对策略进行优化时采用的是梯度更新的方式,通过策略搜索赋值。在数据缺失或面临新场景的情况下可以快速收敛并给出参考建议,对于新工程、新结构、新材料等不同情况具有较强的移植性。