沥青路面病害预测系统及其构建方法和预测方法技术方案

本发明专利技术提出了一种沥青路面病害预测系统及其构建方法和预测方法，本发明专利技术的系统包括用于预测某路段未来一定时间内按小时的车辆类型、车辆数量及天气状况数据的RoadTransformer模型和根据RoadTransformer模型输出的时间、车辆类型、车辆数量和天气状况数据预测未来一定时间内沥青路面每天的病害级别变化的PavDefectTransformer模型。本发明专利技术的系统，能够对时间序列值的车辆数量、类型、温度、雨(降雨量)、雪(降雪量)的上下文的状态进行充分提取和训练，使得模型能够对长时间序列的相关状态及关系进行关联建模，考虑到了长时间内各个因素对路面病害级别变化的影响，从而更精确地预测病害导致的路面病害等级变化，更科学、动态地指导道路管养部门依据路面病害程度和发展态势精准地提出养护对策。程度和发展态势精准地提出养护对策。程度和发展态势精准地提出养护对策。

【技术实现步骤摘要】
沥青路面病害预测系统及其构建方法和预测方法


[0001]本专利技术涉及道路养护
，具体涉及沥青路面病害预测系统及其构建方法和沥青路面病害预测方法。

技术介绍

[0002]沥青路面在交通荷载、气候因素(如：温度、湿度)等综合因素的共同作用下，路面材料会由于沥青老化、疲劳作用等原因导致性能衰变，路面在服役过程中逐步表现出裂缝、车辙、松散、坑洞、沉陷等病害，且随着运营期的延长，路面的病害不断地发展、加剧，需要道路养护与管理部门根据道路病害发展的特性在不同阶段采取针对性的养护与维修策略，保障路面品质和道路运营的舒适、安全。交通荷载、气候因素等作用于沥青路面产生的路面病害是一种耦合作用导致的工程结构物损伤，其致因是相互关联和复杂的，需提出科学的预测手段对路面运营期的病害发展趋势进行感知和预测，才能指导道路管养部门根据路面性能衰变态势预测路面病害并提出预养护的对策，从而延长沥青路面服役寿命并降低沥青路面全寿命周期成本。
[0003]当前，道路工程中对于路面病害发展趋势的预测大都以单因素为主，建立路面病害规模(如：裂缝)与致因(如：温度和材料低本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.沥青路面病害预测系统，其特征在于，包括用于预测某路段未来一定时间内按小时的车辆类型、车辆数量及天气状况数据的RoadTransformer模型和根据RoadTransformer模型输出的时间、车辆类型、车辆数量和天气状况数据预测未来一定时间内沥青路面每天的病害级别变化的PavDefectTransformer模型。2.根据权利要求1所述的沥青路面病害预测系统，其特征在于，所述RoadTransformer模型基于编码器和解码器结构，按照数据处理的过程依次包括编码器数据嵌入层、编码器、解码器数据嵌入层、解码器和投影层。3.根据权利要求2所述的沥青路面病害预测系统，其特征在于，所述数据嵌入的计算方法为：其中，是数据嵌入的结果，表示上下文向量，表示本地上下文，SE(.)表示对时间的嵌入，p表示位置向量，L
x
表示输入序列的长度，t表示时间，i表示第i个元素；表示调整系数；其中：的计算公式如下：其中Relu表示激活函数，FC表示全连接操作。4.根据权利要求2所述的沥青路面病害预测系统，其特征在于，所述编码器由四个相同的编码层组成；数据在编码层的处理过程如下：编码层的输入记作O，该输入首先经过一个概率注意力模块，得到的输出记作M。将M和原来的输入O进行向量级别的相加，得到N，公式为N＝M+O。然后N经过一个归一化模块，得到P。P作为卷积模块1的输入，经过卷积模块1后得到Q；Q再经过一个激活模块，得到R；然后R输入到卷积模块2，得到S；再将S和原来的输入O进行向量相加，得到输出T，公式为T＝S+O。同时，概率注意力模块的输出M也会作为编码层的注意力输出，记作U。5.根据权利要求4所述的沥青路面病害预测系统，其特征在于，所述概率注意力模块的计算方法如下：其中，Q，K，V是输入分别乘上一个权重矩阵得到的查询(query)、键(key)、值(value),d为维度，这里用了而不是Q,表示它使用的是Q的稀疏矩阵，即Top
‑
u个q
i
组成的矩阵，q
i
为Q中的元素。表示矩阵转置操作。Top
‑
u的考量是按照如下公式进行的，计算出来的值越大，就有更大的概率被选中:
这里q
i
表示Q的第i个元素，d表示输入维度,表示k的第k个元素,L
K
表示输入的K矩阵的长度，max表示对矩阵的最大元素的计算,j表示从1到K的长度的计数，表示矩阵转置操作。6.根据权利要求2所述的沥青路面病害预测系统，其特征在于，所述解码器由四个相同的解码层组成；数据在解码层的处理过程如下：解码层的输入记作I，输入首先经过一个自注意力模块，得到U，然后将U和输入I进行向量相加，得到V，公式为V＝U+I；V经过一个交叉注意力模块，得到M，然后再将V和M进行向量相加，得到N，公式为N＝M+V；然后N经过卷积模块1，得到P，再经过卷积模块2，得到Q，然后将Q和N进行向量相加，得到O，此即为解码层的输出。7.根据权利要求2所述的沥青路面病害预测系统，其特征在于，所述PavDefectTransformer模型基于编码器和解码器结构，按照数据处理的过程依次包括编码器、解码器、投影层和归一化层，最终输出分类结果。8.权利要求1
‑
7任一项所述的沥青路面病害预测系统的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：数据采集(1)通过气压管式车辆分型统计系统，得到通过路面的车辆类型，然后每小时数据累加，得到结果为时间、数量(2类车)、数量(3类车)、数量(4类车)、数量(5类车)、数量(6类车)、数量(7类车)、数量(8类车)、数量...

【专利技术属性】
技术研发人员：万海峰，侯凤敏，袁朔，金成，孙大江，赵之仲，刘明，冯哲，石光辉，王绍兵，
申请(专利权)人：烟台大学，
类型：发明
国别省市：