基于數據挖掘技術的路面養護分析

摘要：隨著公路和航道里程總量的不斷增加，養護需求呈現快速增長趨勢。針對路面養護基礎薄弱，養護任務艱巨等問題，文章通過運用大數據思維，對路網數據進行充分的、深度的挖掘，將各類信息資源進行整合，建立路面養護決策分析系統，為路面設計、施工、運營、養護實現全生命周期的管理奠定基礎。該研究實現了道路養護從被動變為主動，對于實現路面養護工作的信息化具有重要意義。

關鍵詞：數據挖掘；路面養護；養護決策

中圖分類號：U415.1 A 55 192 3

0 引言

隨著“十四五”發展戰略的持續推進以及平陸運河的開工建設，廣西交通基礎設施實現了大規模的建設發展［1］。然而根據新時代發展以及廣西交通自身規劃的需要，廣西交通建設正逐步向大規模養護階段過渡［2］。由于路橋養護需求的增加，而相關公路、水運的設計、施工、檢測資料分散于不同的設計單位、施工單位以及各地市的交通運輸管理部門，這就導致了交通基礎設施的基礎數據無法得到有效的利用，在進行相關養護決策時缺乏統一的標準平臺［3］。

因此，及時建立路面養護大數據平臺，將各類養護信息資源進行整合，成為路面養護科學決策管理領域的又一關鍵性問題。

近年來，隨著互聯網+、云計算以及大數據的發展進步，信息化、智慧化管理交通運輸基礎設施養護數據的應用受到各個組織的廣泛關注［4］。通過與大數據挖掘技術的融合，實現“互聯網+”與養護管理的融合發展，為設計、施工、檢測、養護全壽命周期的管理奠定基礎［5］。因此，研究基于數據額挖掘技術的路面養護系統的相關應用，具有重要的工程意義。

1 路面養護決策分析系統

路面養護決策分析系統以路面數據庫中的數據為分析基礎，建立了包括GIS管理模塊、路網管理模塊、養護決策模塊與公路巡檢模塊在內的完整功能系統，其中GIS管理與路網管理模塊基于GIS地圖與路段信息對項目資料歸檔管理，巡檢模塊則實時收集路面檢測數據與養護信息，養護決策模塊基于回歸分析、灰色系統預測等數據挖掘技術進行路面使用性能預測、養護需求分析、養護費用效益分析，從而為路網評價、養護資金優化分配提供支撐。見圖1。

1.1 數據挖掘技術

公路路面的使用性能隨著年限和荷載積累而降低，當某條路面的使用性能下降到一定程度，需要通過養護維修保障其使用性能，準確合理地預測路面性能變化，可以使養護部門優化養護計劃，節約養護資金。

公路路面養護數據一般以路段為單位，定期更新，一般均以百分制進行連續記錄，因此可以通過涉及數據值的數據挖掘方法如線性回歸進行處理，分析路面使用性能變化。

（1）使用貝葉斯轉換和聚類分析對破損狀況指數（PCI）、車轍深度指數（RDI）及行駛質量指數（RQI）等性能指標進行分析，確定數據類型為double，范圍為0～100，通過比對不同指標計算iTree孤立樹的路徑長度，發現其中的特征指標。（2）根據提取的有用特征，對數據異常進行檢測對比，為構建養護決策系統提供必要的參數。（3）結合隨機森林、LOF進行計算，比較不同模型間計算效率與精度，以確保最終得出的特征指標能夠更有效地反映實際狀況。（4）在養護決策系統建設過程中，使用線性回歸、決策樹構建出有效的模型。

1.2 系統功能模塊技術設計

1.2.1 GIS管理模塊

GIS管理模塊作為系統的數據底座，主要實現地圖相關功能操作；路況信息展示，病害查詢定位、路況指標統計；工程數據展示，路面影像展示；全景數據查看；巡維軌跡及巡維結果查看等功能。該模塊為路網級、政區級、單位級、項目級的路況分析提供了數據基礎。

1.2.2 路線管理模塊

路線管理模塊實現了對所轄公路的空間位置信息維護、修改、管理等操作。可以對路網中不同公路、公路中不同路段進行劃分，形成不同公路子集，按公路的級別、行政區劃或養護管理單位的分類進行管理。

1.2.3 公路巡維模塊

公路巡維模塊在系統中扮演非常重要的角色，提供了諸如資產采集、病害上報、病害施工登記、病害復核、路政執法等業務功能，系統將此模塊設計為Web端與移動端。

通過Web端獲取到的多源數據包括：工程進度計劃、節點進度計劃、施工計劃、驗收計劃、案件取證、病害復核、病害數據、通用數據、資產數據、樁號數據、工程數據、養護數據、路政數據、人員基本信息、軌跡數據等［8］。通過移動端獲取到的多源數據包括：施工登記任務、驗收任務、工程進度任務、關鍵節點任務、案件取證任務、病害復核任務、系統消息、任務消息、資產采集、樁號采集、災毀數據、隱患點數據、工程進度數據、關鍵點數據、路政數據、病害數據、人員基本信息、系統配置信息。手機巡維的流程為：將巡線任務數據和任務明細數據下載至手機端，根據上報數據匯總情況生成業務員數據，審核業務數據后即開展養護管理［6］。

1.2.4 養護決策模塊

養護決策模塊通過對路況指標數據、病害數據、資產、氣象、交通流量等因素數據和決策分析模型及分析方法來展開決策分析。進而開展養護需求優化、養護需求資金分配等作業，以實現科學決策、科學養護。

養護決策管理的整體思路分為：（1）各公路工程項目的基礎數據匯總收集至大數據平臺，其中包含路況指標、病害情況、資金狀況、氣候條件以及交通流量等；（2）通過關聯模型進行公路工程信息分解得出邏輯數據，即養護決策數據、養護需求資金分配結果、養護需求優化結果以及養護需求數據等預測結果；（3）根據現場實際情況實現相應養護目標［7］。如圖2所示。日常養護作業會結合實際日常養護過程，分為檢測管理、項目管理、養護計劃管理、工程管理、業務評定管理、費用管理及統計分析管理等模塊。實現從最初的檢測計劃的制定，到病害的采集、養護計劃制定與審批、病害施工養護、業務考評統計，再到最后的工程驗收、費用核算的全流程的管理模式。在統計基礎數據時，需明確檢測數據以及相關計劃數據，例如病害養護、周期養護、專項養護等明細數據，此外還需獲取到關聯歷史庫中的流程數據，例如方案庫關聯管理、方案病害關聯管理、歷史進度資金情況等［8］。

1.3 養護決策管理流程

根據系統預設的養護標準和養護對策以及路面的使用性能指標，初步篩選出需要養護路段，包括路段編碼、開始里程和結束里程，然后自動匹配出養護對策，同時計算所需的養護費用，并統計總的養護里程與養護費用。養護需求分析結果可導出報表［10］。具體流程圖如圖3所示。

制定養護方案后，對路況性能指標進行預測分析，分析不同的養護方案對路面使用性能的改變情況，并與不采取養護措施時路面的性能指標進行對比分析，可以將采取養護方案的路線的性能指標預測結果與未采取養護方案的性能指標預測結果的對比情況導出。確定出各路段的養護方案后，選擇預測模型，并根據各方案的養護效果預測值和自動匹配出的路面使用性能模型，分析路網各項路面性能指標（優、良、中、次、差）的發展變化狀況，同時統計各路線各年度不同指標不同等級的分布情況。

決策優化就是在初步確定養護需求和養護費用后，再考慮資金、路況指標等約束條件，根據路況、經濟等數據計算出排序指標作為養護方案比較的依據。然后，根據排序指標對所有需求進行排序，確定路網整體的養護對策。養護決策優化先通過決策優化模型優化排序，再通過養護資金約束方案篩選出要養護的路段和暫無資金養護的路段。養護決策優化后的結果可導出報表。具體流程如圖4所示。

2 工程應用

當前，路面養護決策分析系統已錄入了廣西交通工程檢測有限公司2017—2022年、總里程超1 600 km、涵蓋51條路線、208條車道公路路面檢測歷史數據的清洗和入庫工作，日后將持續整理入庫2018年以后的公路路面檢測數據，并不斷產生新增數據，從而實現對公路檢測路線路段、病害、資產等歷史數據的空間可視化與信息化管理。

以南寧至百色高速公路為例，南百高速公路是國道主干線G80廣州至昆明公路的重要組成部分，檢測路面里程116.6 km。

系統實現了基于GIS的資產數據圖數管理；實現了資產與全景等多元一體化互動，提供了全景視角、平面二維視角等不同的資產查看視角；實現了病害、指標、養護工程以及巡維人員和設備的軌跡等數據的可視化展示。

系統養護模型可靈活配置，根據實際情況建立符合實際需求的決策模型，對路面使用性能指標進行預測，如圖5所示。對路面使用性能預測分析的結果進行模板化輸出，并能生成養護需求分析報告。

系統在G80試驗段應用過程中，根據路面破損狀況指數等預測結果，共指導大修4次、中修及小修共15次，并第一時間反饋養護效果給管理單位，有效地提高了養護的時效，減少不必要的浪費。

3 結語

針對現有養護管理系統存在的基礎數據標準不統一、養護決策科學性及效率低等問題，運用大數據思維，對路網數據進行充分挖掘，從海量的數據中發現規律，建立路面養護大數據中心、養護施工效果的預測模型、養護決策的分析模型，使整個路面養護管理系統更具科學性，真正推動轉變當前的養護管理工作機制，起到輔助決策作用。

參考文獻

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收稿日期：2023-01-26