基于进阶贝叶斯的高原地区公路性能智能优化预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于进阶贝叶斯的高原地区公路性能智能优化预测方法，包括：收集道路性能影响数据，并进行预处理，获得公路指标数据；将公路指标数据执行特征工程，选择、构造和转换公路指标数据中的特征；建立XGBoost道路性能预测模型，使用进阶贝叶斯TPE优化XGBoost道路性能预测模型；利用特征训练优化后的XGBoost道路性能预测模型，获得最优模型；将待预测高原地区道路性能影响数据输入至最优模型，预测高原地区道路性能。本发明专利技术解决了公路性能预测模型参数选择和性能提升的问题，使得模型更适应高度复杂和多变的道路条件，提高了道路性能预测的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及交通智能控制，特别涉及一种基于进阶贝叶斯的高原地区公路性能智能优化预测方法。

技术介绍

1、公路交通作为国民经济的基础性、先导性、战略性产业和服务性行业，需要坚定不移推动公路行业高质量发展。全面落实公路建设、公路养护管理；坚持安全发展，注重建设可靠耐久的公路基础设施供给体系；坚持保通保畅，注重发挥公路畅通国内大循环、促进国内国际双循环的纽带作用，不断提高公路通行效率。

2、随着交通运输事业的迅猛发展，公路交通网发挥着愈来愈重要的作用，但与此同时道路里程增加、使用时间增长、交通量增加等因素也使得养护工作变得日益繁重，为适应大规模高质量的路面养护要求，保障运输畅通、提高道路使用效率和寿命变得尤为重要。因此，在交通运输事业日益发展的情况下，如何保障道路运行的可持续性，未来将如何优化养护方式，为路面管理系统提供科学、高效、适用的决策依据是交通部门考虑的重点。

3、由于高原山区海拔较高、立体气候突出，同一时间段的不同区域内公路路面的降雨量、温度等存在差异，常规沥青路面使用性能预测模型难以应用在高原山区公路沥青路面的预测研究上。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于进阶贝叶斯的高原地区公路性能智能优化预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于进阶贝叶斯的高原地区公路性能智能优化预测方法，其特征在于，所述S1中，道路性能影响数据包括如下中的一种或多种：海拔高度、道路条件、气象数据和车辆性能相关的数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于进阶贝叶斯的高原地区公路性能智能优化预测方法，其特征在于，道路性能影响数据包括沥青路面道路性能影响数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于进阶贝叶斯的高原地区公路性能智能优化预测方法，其特征在于，所述S1中，预处理包括：数据清洗、独热编码和相关性...

【技术特征摘要】

1.一种基于进阶贝叶斯的高原地区公路性能智能优化预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于进阶贝叶斯的高原地区公路性能智能优化预测方法，其特征在于，所述s1中，道路性能影响数据包括如下中的一种或多种：海拔高度、道路条件、气象数据和车辆性能相关的数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于进阶贝叶斯的高原地区公路性能智能优化预测方法，其特征在于，道路性能影响数据包括沥青路面道路性能影响数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于进阶贝叶斯的高原地区公路性能智能优化预测方法，其特征在于，所述s1中，预处理包括：数据清洗、独热编码和相关性分析。

5.根据权利要求4所述的一种基于进阶贝叶斯的高原...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘应波，吴仕超，龚云玉，余茜，邹恒，
申请(专利权)人：云南财经大学，
类型：发明
国别省市：