瀝青路面抗滑性能神經網絡預測模型研究

徐兆華

（河北保津高速公路有限公司，河北 保定 071000）

0 引言

瀝青路面使用性能評價是依據采集的路面狀況數據，對路面性能滿足使用要求的程度做出判斷。判斷的結果可以衡量路網的服務水平，確定需要養護和改建的路段，有針對性地選擇相應的養護和改建對策，也可作為項目優先排序的依據。路面使用性能具有多方面屬性，從不同側面滿足使用要求。其中有的具有客觀屬性，如結構承載能力和抗滑能力，可以采用客觀的指標來評價其使用性能；有的既具有客觀屬性，又帶有一定的主觀屬性，如行駛質量和破損狀況。路面行駛質量的評價，不僅依賴于路面平整度和車輛特性，也取決于乘客對車輛顛簸的接受程度。正由于路面使用性能具有多方面屬性，對路面使用性能的評價，應按使用性能各分項屬性進行，如行駛質量評價、損壞狀況評價、結構承載力評價、抗滑能力評價和抗永久變形能力評價等。也有為了使路網或者各個路段的使用性能具有可比性，采用一個綜合指標，把各項使用性能屬性的評價組合在一起。本文主要采用瀝青路面抗滑性能單項指標建立評價模型進行研究。

良好的抗滑性能可滿足汽車在路面上高速行駛的要求，同時也為輪胎與路面之間提供了安全剎車距離所需的摩阻力，減少交通事故隱患。近年來，經常會出現公路在竣工驗收時其抗滑性能均滿足設計要求，可通車后不久，路面的抗滑性能隨車輛對路表構造的磨損而快速衰減。尤其是高速公路通行能力大，支行速度快，客觀上要求其行車安全舒適，對于抗滑性能提出了更高的要求，因此道路工程師對抗滑性能的衰減狀況更加關注，以便能及時采取措施，消除安全隱患。

人工神經網絡不需作任何假定，且還具有通過對以往經驗的學習和對新方案進行合理的歸納，來完善自身性能的能力。它與一般的統計回歸方法相比，能夠模擬人類的思考和判斷過程，根據已有的歷史數據對其中的規律進行總結并對復雜預測問題提供實時解答，預測時不需要專家的介入或專門的知識。本文利用模糊感知器網絡建立抗滑能力的預測模型，對抗滑指標值進行預測。

1 神經網絡理論原理

人工神經網絡是由大量被稱為神經元的節點構成的系統。典型的人工神經元模型如圖1所示，具體算法如下：

式中，θi為閾值；Wij稱為連接權系數；Yi=f（·）為變換函數。

圖1 人工神經元模型

2 模糊感知器算法（權系數的計算）

模糊感知器算法計算過程如下：

a）定義樣本集合為D＝｛xm｝，m為總樣本個數‖D‖；

b）給定初值：任取Wi（0）=λxi，其中λ＞0為適當常數，xi為學習樣本（D的子集），其個數取為總樣本個數m的一半，記為xn，n也為感知器神經元的個數；

c）給定模糊度（誤差量）δ，δ的取值由所要求的預測精度決定；

d）模糊感知器的學習目標見式（2）：

e）計算實際輸出y（t），如y（t）>0，則停止運算，轉到步驟g）；

f）如y（t）≤0，則修正權系數（其中η用于控制修正速率，0≤η≤1）后，轉到步驟e）：

g）計算向量wn（t）與xn的內積（wn（t）·xn），且定義集合：

h）如果該集合的個數‖D（t）‖小于δ‖D‖，即如wn（t）能使方程組式（2）中有（1-δ）‖D‖個不等式成立，則稱wn（t）為不等式方程組式（2）的一個δ解，算法結束。否則表明集合的個數大于δ‖D‖，這時取

3 瀝青路面抗滑性能神經網絡預測模型的建立研究

利用上文所述的模糊感知器算法，可建立路面抗滑性能的預測模型。具體建立步驟如下：

a）對原始數據進行絕對增量處理，得到絕對增量數據序列{xi=zi+1-zi}；

c）將數據劃分為兩段：n為感知器中的神經元數目，一般取樣本數的一半，k＝m－n為學習樣本的個數；

d）建立模糊感知器的學習目標和相應的不等式方程組：

e）適當選?。é?，δ）的值，利用模糊感知器算法求出不等式方程組式（5）的δ-解wn＝（w1，w2，…，wn）；

f）由wn與數據yi（i=m-n+1，m-n+2，…，m）對ym+1進行預測，預測公式為：

式中：wi——模糊感知器算法求出的權系數；

ym+1——所要預測的路面抗滑性能指標值；

ym-n+i——原始抗滑性能數據中的后半段數據序列。

4 實例分析

以河北省某高速公路河北段某9km路段抗摩擦指數SRI歷年調查資料為原始數據（見表1），定義樣本集合D＝｛94.45，94.39，87.94，87.43，86.87｝，其中前4個數為已知數據，第5個數據為未知數據。

將上述數據劃分為兩段，感知器中的神經元數目設定為2，后2個數據為學習樣本，模型利用模糊感知器算法和前個數據求解式（6），得到一組權系數wn＝（0.47，0.53），然后利用這2個權系數和后2個數據對第5個數據進行預測。

由本例可以看出，預測值與實際值相比，最大誤差為1.4%，最小誤差為0.11%，滿足了高速公路對瀝青路面抗滑性的較高要求，具有較好的預測效果。

5 結語

本文利用神經網絡原理，采用瀝青路面抗滑性能單項指標建立評價模型，對瀝青路面使用性能進行預測研究。此模型預測值與實際值相比，誤差小，滿足瀝青路面抗滑性的較高要求，具有較好的預測效果。希望能對公路的預防養護、養護決策和養護規劃的編制，起到積極的指導和借鑒作用。

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