Page 165 - 山区高速公路边坡勘察设计研究

第八章 大数据分析在山区公路养护中的应用

信息。通过对大量历史数据的分析和研究，结合公路工程领域的专业知识，确定
与故障相关的特征参数。例如，对于路面病害的故障诊断，可以提取路面平整度、
车辙深度、裂缝宽度等特征参数；对于桥梁结构的故障诊断，可以提取桥梁振动

频率、应力变化、位移量等特征参数。采用主成分分析（PCA）、小波分析等方
法对原始数据进行特征提取，能够降低数据维度，去除冗余信息，提高故障诊断
的效率和准确性。
故障识别是大数据分析在故障诊断中的核心目标。利用机器学习算法和数据

挖掘技术，建立故障诊断模型，对提取的特征数据进行分析和判断，实现对公路
设施故障的准确识别。常见的故障识别方法包括支持向量机（SVM）、神经网络、
决策树等。例如，通过训练神经网络模型，将提取的特征数据作为输入，模型输
出对应的故障类型和严重程度。在模型训练过程中，需要使用大量的历史数据进

行训练和验证，不断调整模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。同时，还可
以采用集成学习方法，将多个故障诊断模型进行融合，进一步提高故障识别的可
靠性。

三、基于大数据分析的维修建议生成

在山区公路养护的复杂体系中，基于大数据分析生成科学合理的维修建议，
是实现公路高效维护与可持续发展的核心要素之一，其涵盖了故障原因深度剖析、
精准维修方案制定以及全面维修成本评估等关键环节。

故障原因分析是整个维修建议生成流程的基石。山区公路的运行环境极为复
杂，单一数据来源难以全面揭示设施故障的根源。借助大数据分析技术，能够整
合多维度、多源数据，实现对故障原因的深度挖掘。以路面出现严重龟裂病害为
例，传统分析方法可能仅聚焦于路面表面状况，而大数据分析则将交通流量数据

纳入考量。通过长期监测发现，该路段某时段内重型货车通行量远超设计标准，
这些重载车辆对路面产生的巨大压力，是导致路面结构疲劳损伤的重要因素之一。
同时，结合气象数据，若该区域在病害发展期间经历了频繁的冷热交替和强降雨
天气，就可以进一步明确，恶劣的气候条件加速了路面材料的老化与性能劣化，

与重载交通共同作用，最终引发了严重的龟裂病害。此外，路面材料特性数据和
养护历史数据也不容忽视，若前期养护时使用的材料抗裂性能不佳，或者养护措
施不当，都会加重病害程度。这种多源数据的深度融合与交叉分析，使得故障原

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