【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及道路管养，更具体的说是涉及一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法及系统。
技术介绍
1、道路管养即道路的管理和养护，其中，养护为路基、路面、桥通、交通工程设施、排水构造物、绿化工程等设施实施的检测、维修和评价工作，其任务是保证道路工程系统始终保持良好状态。而管理则是着眼于交通管理，通过各种行政的或技术的管理措施，保证交通的安全畅通。道路养护水平与营运状态有密切联系。对道路进行管养能够保证道路的交通顺畅、安全，提高道路寿命。现有的道路管养系统基于路面性能检测数据结合建设期工程数据、车辆行驶数据等内容评价道路的当前运营状态，从而对道路进行养护，但是，这种方案需要对道路的路面性能进行检测，缺少实时性，无法事先规划养护方案。因此，如何提供一种在建设期为管养决策提供参考的道路全生命周期管养决策方法及系统是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法及系统，基于建设时期的道路建设数据对建设完工后的路面性能检测数据进行预测，从而为刚完成的道路管养方案提供决策参考。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法，包括以下步骤：
4、s1、采集道路施工期的施工数据和养护运营期的路面性能检测数据；
5、s2、对施工数据和路面性能检测数据进行预处理后作为训练样本；
6、s3、基于预处理后的训练样
7、s4、将新建道路的施工期数据输入管养决策模型，得到路面性能预测结果；
8、s5、基于路面性能预测结果得出新建道路的养护运营决策。
9、可选的，施工数据包括道路设计参数、施工数据和完工后的路面状况，路面性能检测数据包括破损状况指数、行驶质量指数、承载强度系数和路面抗滑指数。
10、可选的，s2中的预处理具体为：对采集的数据进行去噪和归一化处理，将道路施工数据与其在固定年限对应的路面性能检测数据作为一个训练样本样本对，得到训练样本。
11、可选的，s3具体为：
12、s301、构建初始管养决策模型，初始化样本权重和偏置；
13、s302、以施工数据作为输入样本，输出路面性能检测数据的预测结果；
14、s303、以施工数据对应的路面性能检测数据作为期望输出，计算预测结果与期望输出之间的误差值，调整样本权重和偏置；
15、s304、重新输出预测结果，重复计算误差值；
16、s305、重复调整样本权重和偏置直到误差值小于预设的阈值或者迭代次数大于预设值。
17、可选的，s5中根据路面性能预测结果数值计算得出新建弯的综合质量预测值，根据路面性能预测结果数值判断新建道路未来病害情况，基于新建道路未来病害情况和综合质量预测值确定新建道路完工后需要采取的养护方案。
18、可选的，养护方案中的养护措施包括日常保养、微表处、表面功能恢复、铣刨重铺、罩面、局部补强和全面补强，养护方案包括一个或多个养护措施。
19、一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策系统，应用上述任一项所述的一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法，包括依次连接的道路数据采集模块、道路数据处理模块、决策模型生成模块、路面性能预测模块和养护运营决策模块；
20、道路数据采集模块，用于采集道路施工期的施工数据和养护运营期的路面性能检测数据；
21、道路数据处理模块，用于对施工数据和路面性能检测数据进行预处理；
22、决策模型生成模块，基于预处理后的训练样本训练管养决策模型；
23、路面性能预测模块，基于新建道路的施工数据和管养决策模型得到路面性能预测结果；
24、养护运营决策模块，基于路面性能预测结果得出新建道路的养护运营决策。
25、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开了一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法及系统，具有以下有益效果：本专利技术通过采集已有道路的施工期数据和养护运营期的路面性能检测数据，建立施工和养护运营期数据的影响关系，对于新建的道路，利用施工数据预测其养护运营期间的路面性能检测数据，从而判断其可能发生的危害，给出养护决策作为参考，从而在养护运营期间及时采取养护措施。
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1.一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法，其特征在于，施工数据包括道路设计参数、施工数据和完工后的路面状况，路面性能检测数据包括破损状况指数、行驶质量指数、承载强度系数和路面抗滑指数。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法，其特征在于，S2中的预处理具体为：对采集的数据进行去噪和归一化处理，将道路施工数据与其在固定年限对应的路面性能检测数据作为一个训练样本样本对，得到训练样本。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法，其特征在于，S3具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法，其特征在于，S5中根据路面性能预测结果数值计算得出新建弯的综合质量预测值，根据路面性能预测结果数值判断新建道路未来病害情况，基于新建道路未来病害情况和综合质量预测值确定新建道路完工后需要采取的养护方案。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的道
7.一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策系统，其特征在于，应用权利要求1-6任一项所述的一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法，包括依次连接的道路数据采集模块、道路数据处理模块、决策模型生成模块、路面性能预测模块和养护运营决策模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法，其特征在于，施工数据包括道路设计参数、施工数据和完工后的路面状况，路面性能检测数据包括破损状况指数、行驶质量指数、承载强度系数和路面抗滑指数。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法，其特征在于，s2中的预处理具体为：对采集的数据进行去噪和归一化处理，将道路施工数据与其在固定年限对应的路面性能检测数据作为一个训练样本样本对，得到训练样本。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的道路全生命周期管养决策方法，其特征在于，s3具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈长，武文杰，李天旭，孙立军，张建华，张列学，姜旭东，于寒，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：
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