[發明專利]一種基于隨機森林的路面平整度預測方法

在審

• 申請號: 201910497679.2
• 申請日: 2019-06-10
• 公開（公告）號: CN110318327A
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發明（設計）人: 李偉;沙愛民;孫朝云;郝雪麗;李瀅瀅;戶媛姣;裴莉莉
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: E01C23/01
• 分類號: E01C23/01
• 代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所 61216
• 代理人: 王芳

1.一種基于隨機森林的路面平整度預測方法，其特征在于，具體包括如下步驟：

步驟1：采集瀝青路面樣本，對于瀝青路面樣本中的每個瀝青路面，采集路面平整度指數IRI以及路面參數的取值，得到瀝青路面樣本數據；

步驟2：對步驟1得到的瀝青路面樣本數據中的每個路面參數進行歸一化操作，得到訓練集；

步驟3：將步驟2得到的訓練集采用隨機森林算法進行訓練，其中，將路面平整度指數IRI作為隨機森林算法的輸出，將路面數據作為輸入，得到訓練好的瀝青路面平整度預測模型；在隨機森林算法中，n_estimators的取值為407，max_depth的取值為32，min_samples_split的取值為2，min_samples_leaf的取值為1，max_features的取值為22；

步驟4：采集待測瀝青路面的路面參數值，得到待測的瀝青路面數據；

步驟5：對步驟4得到的瀝青路面數據進行歸一化操作，得到待測的歸一化后的瀝青路面數據；

步驟6：采用訓練好的瀝青路面平整度預測模型，對待測的歸一化后的瀝青路面數據進行處理，得到待測瀝青路面的路面平整度結果。

2.如權利要求1所述的基于隨機森林的路面平整度預測方法，其特征在于，所述步驟1、步驟4中所述的路面參數包括以下27種參數：

輕度龜裂、中度龜裂、重度龜裂、輕度塊狀裂縫、重度塊狀裂縫、輕度邊緣裂縫、輕度車輪縱向裂縫、中度車輪縱向裂縫、輕度非車輪縱向裂縫、中度非車輪縱向裂縫、重度非車輪縱向裂縫、輕度橫向裂縫、中度橫向裂縫、重度橫向裂縫、輕度修補、中度修補、重度修補、重度坑洞、泛油、松散、年降水總量、年平均溫度、凍結指數、年平均日交通量、年平均日卡車數量、路表面厚度和路面壽命。

3.如權利要求1所述的基于隨機森林的路面平整度預測方法，其特征在于，所述步驟2、步驟5中所述歸一化操作的計算公式如下：

式中，x′代表路面樣本中歸一化后的每個路面的每個特征參數的數值、x代表樣本表中歸一化前每個路面每個特征參數的數據值、x(j)代表路面樣本中歸一化前每個特征參數所對應的每個路面的數據值、m代表的是路面樣本表中的樣本個數，取值從1到6708。