Page 186 - 山区高速公路边坡勘察设计研究

Research on Slope Survey and Design of Mountainous Highways
山区高速公路边坡勘察设计研究

更精准地预测路况变化和养护需求，为养护决策提供更科学的依据。
应用领域拓展将为大数据平台与决策支持系统带来更多机遇。除了传统的公
路养护决策支持，未来还将拓展到公路建设规划、运营管理等多个领域。在公路

建设规划中，通过大数据平台收集和分析地理信息、交通流量预测等数据，结合
决策支持系统的分析模型，能够优化公路路线设计、合理确定建设规模，降低建
设成本和后期养护难度。在公路运营管理中，利用大数据平台实时监测交通流量、
车辆运行状态等信息，决策支持系统可以根据这些数据进行交通流量调控、事故

预警等，提高公路的运营效率和安全性。
与其他技术融合将进一步提升大数据平台与决策支持系统的应用价值。与物
联网技术融合，能够实现公路设施的全面感知和数据实时采集，为大数据平台提
供更丰富、准确的数据来源。例如，通过在公路桥梁、隧道等设施上安装物联网

传感器，实时采集结构健康数据，大数据平台对这些数据进行分析处理，决策支
持系统根据分析结果制定相应的养护和维护策略。与地理信息系统（GIS）技术
融合，能够将公路养护数据与地理信息相结合，直观展示公路的地理位置、周边
环境以及养护资源分布等信息，为养护决策提供更直观、全面的依据。

大数据平台与决策支持系统的发展将为山区公路养护的智能化和科学化提供
有力支撑。通过技术创新、应用领域拓展和技术融合，不断提升系统的性能和应
用效果，为山区公路的安全、畅通和可持续发展提供坚实保障，推动山区公路养
护行业向更高水平发展。

第二节 养护需求预测模型的训练与评估

一、养护需求预测模型的基本概念与类型

养护需求预测模型是基于公路养护相关数据，运用数学和统计学方法构建的
模型，旨在对未来公路养护需求进行预判，帮助公路管理部门提前规划养护资源，
合理安排养护工作，降低养护成本并保障公路的良好运行状态。

时间序列模型是养护需求预测中常用的类型之一。该模型基于时间序列数据，
即按时间顺序排列的观测值序列，通过分析数据随时间的变化规律来预测未来值。
例如，自回归移动平均模型（ARIMA），它假设当前值与过去的观测值以及过

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