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沥青路面车辙预估模型的研究
摘要：
沥青路面车辙的形成对于道路的使用寿命和行车体验有着重要的影响。因此，预测车辙的发展趋势和预估车辙的形成程度是维护道路运营的关键。
本论文主要针对沥青路面车辙预估模型进行研究。首先，分析了沥青路面车辙形成的原因，包括车辆负荷、交通量、路面材料和设计等因素。然后，介绍了常用的车辙形成模型，包括经验模型和机理模型。
接下来，我们提出了一种基于机器学习的沥青路面车辙预估模型。该模型利用历史车辙数据和相关的影响因素建立预测模型，通过对新数据的分析和预测，可以估计未来车辙的形成程度。我们选择了支持向量机（SVM）作为预测模型，通过实验验证了该模型的准确性和有效性。
最后，我们对该研究进行了总结和展望。通过建立沥青路面车辙预估模型，可以提前采取维护措施，延长道路的使用寿命，提高行车体验。未来的研究可以进一步优化模型的预测精度，探索更多影响因素，并结合实时监测数据进行预测。
关键字：沥青路面、车辙预估、机器学习、支持向量机
Abstract:
Theformationofrutsonasphaltpavementhasasignificantimpactonthelifespananddrivingexperienceofroads.Therefore,predictingthedevelopmenttrendofrutsandestimatingtheextentofrutformationarecrucialformaintainingroadoperation.
Thispaperfocusesontheresearchofrutpredictionmodelsforasphaltpavement.Firstly,thecausesofrutformation,includingvehicleload,trafficvolume,roadmaterials,anddesign,areanalyzed.Then,commonlyusedrutformationmodels,includingempiricalmodelsandmechanisticmodels,areintroduced.
Inthisstudy,weproposeamachinelearning-basedrutpredictionmodelforasphaltpavement.Themodelutilizeshistoricalrutdataandrelevantinfluencingfactorstoestablishapredictionmodel.Byanalyzingandpredictingnewdata,itcanestimatetheextentoffuturerutformation.SupportVectorMachine(SVM)ischosenasthepredictionmodel,andexperimentsareconductedtoverifytheaccuracyandeffectivenessofthemodel.
Finally,asummaryandprospectsofthisresearchareprovided.Byestablishingrutpredictionmodelsforasphaltpavement,maintenancemeasurescanbetakeninadvancetoprolongthelifespanofroadsandimprovedrivingexperience.Futureresearchcanfurtheroptimizethepredictionaccuracyofthemodel,exploremoreinfluencingfactors,andintegratereal-timemonitoringdataforprediction.
Keywords:asphaltpavement,rutprediction,machinelearning,supportvectormachine
1.引言
沥青路面是目前应用最广泛的道路材料之一。然而，随着车辆数量的增加和交通量的增加，沥青路面车辙的形成成为一个严重的问题。车辙不仅会降低道路的使用寿命，还会影响行车的平稳性和安全性。因此，对车辙的形成进行预估和预测对于维护道路运营至关重要。
2.沥青路面车辙形成的原因
车辙的形成是受多种因素的共同影响的结果。首先，车辆的负荷是车辙形成的重要因素。重型车辆对路面的压力较大，容易导致车辙的形成。其次，交通量也会对车辙的形成产生影响，交通量过大会增加路面的受力情况。此外，路面材料和设计也会影响车辙的形成程度。
3.沥青路面车辙形成模型
为了预估车辙的形成程度，研究人