【摘 要】
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由于沥青路面损坏构成的多样性，相同的路面状况指数（PCI， Pavement Condition Index）可能代表不同的损坏组合。当多种损坏并存且损坏程度接近时，用PCI和主导损坏（最严重、扣分最多的路面损坏）难以得到具有针对性的养护对策。因此，通过对PCI的深入分析，明确了主导损坏代表性不足的路段，以现行预防性养护决策方法的为基础，补充了一种考虑损坏构成特征、更具有针对性的决策方法。以上海城
【基金项目】
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上海市自然科学基金资助项目（19ZR1418800）；
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由于沥青路面损坏构成的多样性，相同的路面状况指数（PCI， Pavement Condition Index）可能代表不同的损坏组合。当多种损坏并存且损坏程度接近时，用PCI和主导损坏（最严重、扣分最多的路面损坏）难以得到具有针对性的养护对策。因此，通过对PCI的深入分析，明确了主导损坏代表性不足的路段，以现行预防性养护决策方法的为基础，补充了一种考虑损坏构成特征、更具有针对性的决策方法。以上海城市道路近五年的检测、养护数据为分析基础，首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组，分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平。随后，针对其中多种损坏并存且损坏差异不显著的路段，根据预防性养护的实施效果，筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段。最后，基于有效养护路段，建立了2个基于BP（Back Propagation）神经网络的养护决策模型（区别在于考虑的损坏构成不同），并进行了对比分析。结果表明，当PCI水平介于优良之间时（84～93分），不同损坏程度接近，主导损坏代表性不足。此时，考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型②表现出更高的决策精度，测试集决策正确率达86.2%，优于仅考虑主导损坏的模型①（58.5%）。BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程，提高养护对策选取的针对性。
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