【摘 要】
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为了解决国际平整度指数IRI预测模型准确性不高的问题，以京沪高速公路实测IRI数据为基础，对logistic回归、多元回归、时间序列这3种建模方法分别进行分析．并根据京沪高速公路平
【机 构】
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东南大学交通学院,安徽省高速公路总公司,福建省高速公路养护工程有限公司
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为了解决国际平整度指数IRI预测模型准确性不高的问题，以京沪高速公路实测IRI数据为基础，对logistic回归、多元回归、时间序列这3种建模方法分别进行分析．并根据京沪高速公路平整度实测数据，建立了几个有不同数量滞后值的时间序列路面平整度预测模型，根据与实测值的比较，找出最优的时间序列路面平整度预测模型．分析结果表明：利用传统的logistic回归和多元回归方法难以建立准确预测路面平整度发展趋势的模型；时间序列方法具有较高的预测精度，且其易修正性是其他预测方法所不具备的．
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