【摘 要】
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为了合理地对沥青路面性能进行综合评价,针对传统模型的不足,提出了支持向量机(SVM)路面性能综合评价模型、沥青路面性能训练集及训练标签的确定方法。同时,分别采用交叉验证
【机 构】
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长安大学公路学院,长安大学信息工程学院
【基金项目】
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广东省交通运输厅科技项目(2015-02-011)
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为了合理地对沥青路面性能进行综合评价,针对传统模型的不足,提出了支持向量机(SVM)路面性能综合评价模型、沥青路面性能训练集及训练标签的确定方法。同时,分别采用交叉验证(CV)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)3种优化模型对影响模型精度关键的惩罚参数C与核函数参数g进行寻优,其准确率分别为99.60%,96.67%,94.77%,可见交叉验证寻优所得到的最佳参数分类精确率最高。最后以广东省某高速公路23个养护路段为例,分别使用支持向量机模型与《公路技术状况评定标准》对路面性能进行综合评价。结果表明,
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