[發明專利]基于VAR多元時間序列的路面性能預測方法

有效

• 申請號: 202010037298.9
• 申請日: 2020-01-14
• 公開（公告）號: CN111259537B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 王麗園;羅豐;楊晶;李浩;馬天奕;熊文磊;劉永;高洪波
• 申請（專利權）人: 中交第二公路勘察設計研究院有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F111/10
• 代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104
• 代理人: 黃行軍

本發明公開了一種基于VAR多元時間序列的路面性能預測方法，包括以下步驟：步驟1)，劃分路段；步驟2)，選取多元路面性能指標；步驟3)，分析基于VAR的路面指標相關性影響；步驟4)，建立路面性能指標預測模型。步驟3)包括：步驟3.1)，對存在長期相關關系的路面性能指標建立VAR模型，通過方差分解分析路面性能指標之間的影響；步驟3.2)，選取對路面性能指標影響超過預設百分比數值的路面性能指標作為預測路面性能指標，其它路面性能指標篩除。本發明的基于VAR多元時間序列的路面性能預測方法應用VAR多元時間序列中針對因素間相關性的數值分析對預測性能的因素進行篩選，大大提高了路面性能預測的精確性以及應用于路面預防性養護決策時的可靠性。

技術領域

本發明涉及道路監測技術領域，具體地指一種基于VAR多元時間序列的路面性能預測方法。

背景技術

路面性能的預測對預防性養護的實現具有至關重要的意義。傳統的單變量時間序列路面性能預測方法只能根據某一個路面性能指標的歷史變化來預測未來值，忽略了其它影響因素。而未來某個路面性能指標，往往不僅與當前這個性能指標的值相關，還與其它一些路面性能指標相關。因此如果將當前各種路面性能指標值都考慮進來，采用數學模型來進行預測，能夠提高模型精度。

因此，本發明提出采用多元時間序列的路面性能預測方法。多元時間序列中最常用的是VAR模型，通過對所有變量的同階滯后變量進行回歸預測當期值，可以用來估計內生變量之間的動態關系，也可以反映外生變量對內生變量的影響。為了進一步保證模型的預測精度，將首先采用VAR模型來對變量間影響效應進行分析，基于影響效應分析結果，再構建一個全新的多元時間序列預測方法，全面分析各種因素對路面性能的擾動效果，提高路面性能預測模型的性能。

發明內容

本發明的目的在于，提供一種基于VAR多元時間序列的路面性能預測方法，提高路面性能預測的精確性及可靠性。

為實現上述目的，本發明所設計的基于VAR多元時間序列的路面性能預測方法包括以下步驟：步驟1)，劃分路段；

步驟2)，選取多元路面性能指標；

步驟3)，分析基于VAR的路面指標相關性影響；

步驟4)，建立路面性能指標預測模型；

所述步驟3)進一步包括以下步驟：

步驟3.1)，對存在長期相關關系的路面性能指標建立VAR模型，通過方差分解分析各個路面性能指標之間的影響；

步驟3.2)，選取對路面性能指標影響超過預設百分比數值的路面性能指標作為預測路面性能指標，其它路面性能指標篩除。

作為優選方案，在所述步驟3.2)中，對存在長期相關關系的路面性能指標，采用不同的自回歸系數p值進行AIC計算，取其中最小的AIC值對應的p值，構建VAR(p)模型，通過方差分解獲得路面性能指標之間的影響。

作為優選方案，在所述步驟3.2)中，所述預設百分比數值為10％。

作為優選方案，在所述步驟4)中，采用不同的自回歸系數p值進行AIC計算，取其中最小的AIC值對應的自回歸系數p值，構建VAR(p)模型，將原有路面性能指標的數據帶入計算未來路面性能指標數據。

作為優選方案，所述步驟1)進一步包括以下步驟：

步驟1.1)，從數據庫中提取當前路面多個路面性能指標的原始數據；

步驟1.2)，將原始路面性能指標的數據化按照相同因素劃分為等距離路段。

作為優選方案，在所述步驟1.1)中，從數據庫中提取路面性能指標的原始數據按照年份對各類性能數據進行排列，同一年份出現多組數據時對多組數據取平均值，如果出現數據缺失通過插值法補齊數據。