为弥补路面性能预测问题中传统预测方法效率差、预测精度低等缺陷,针对普通公路沥青路面状况指数(pavement condition index,PCI)的预测问题,利用北京市9个县区包括路面性能指标、路面结构、交通参数及气象资料在内的1249组观测值,提出了一种基于随机森林算法的PCI预测模型,并与神经网络、支持向量机模型预测结果进行对比.研究结果表明:通过对比分析不同模型的3个定量评价指标(均方根误差、平均绝对误差和决定系数)以及可视化散点图,证明采用随机森林算法的PCI预测模型的鲁棒性、准确性要优于神经网络和支持向量机模型,验证了该模型的有效性和优越性,可以为后续公路养护预算申请和决策方案制定提供科学依据,对于提高公路养护的经济效益具有重要意义.
道路工程 沥青路面 路面性能预测 路面状况指数(PCI) 机器学习 随机森林(RF)