Page 177 - 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

需要进行清洗和预处理。对于噪声数据，采用滤波算法去除干扰；对于缺失值，
根据数据特点采用均值填充、回归预测等方法进行补充；对于异常值，通过统计
学方法进行识别和修正。同时，对不同格式和来源的数据进行标准化处理，使其

具有可比性。比如将不同单位的路况数据统一换算成标准单位，便于后续的数据
分析。
资源需求预测是核心环节之一。利用大数据分析技术，结合机器学习算法，
对公路养护资源需求进行预测。例如，通过对历史路况数据和养护措施数据的分

析，建立预测模型，预测不同路段在未来一段时间内可能出现的病害类型和严重
程度，从而确定相应的养护资源需求。如果某路段在过往几年的夏季高温时段频
繁出现车辙病害，结合当年的气象预测和交通流量变化，就可以预测该路段今年
夏季对车辙修复材料和相关设备的需求。

资源分配模型建立是实现优化的关键。根据资源需求预测结果，建立科学的
资源分配模型。可以综合考虑养护成本、养护效果、公路重要性等因素，运用线
性规划、整数规划等方法构建模型。例如，以养护成本最小化和养护效果最大化
为目标函数，以资源总量、公路养护标准等为约束条件，建立线性规划模型，求

解出最优的养护资源分配方案，实现资源的科学合理分配。

三、养护资源分配优化的模型与算法

建立科学的养护资源分配优化模型与算法，能够为山区公路养护资源的合理

配置提供强大的量化分析和决策支持工具。
线性规划模型是一种常用的方法。在养护资源分配中，其目标通常是在满足
公路养护质量标准和资源约束的前提下，实现养护成本最小化或养护效果最大化。
假设养护资源包括人力、物力和财力，将不同路段的养护任务所需的各类资源用

量、养护成本以及养护效果量化表示。例如，某路段的路面修复任务需要一定数
量的人工工时、特定数量的沥青和砂石材料，以及相应的设备使用时间，这些资
源的投入对应着一定的成本，同时也会带来路面平整度提升、病害减少等养护效
果。通过建立线性规划模型，以成本或效果为目标函数，以资源总量限制、养护

质量标准等为约束条件，利用单纯形法等求解算法，计算出在有限资源下，各个
路段最优的资源分配方案，确保资源得到有效利用。
整数规划模型适用于一些资源分配存在整数限制的情况。比如养护设备的调

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