Page 187 - 山区高速公路边坡勘察设计研究

第九章 对数据驱动的养护决策的深入研究

去的预测误差之间存在线性关系。在公路养护需求预测中，若我们有过去数年每
个月的公路病害发生数量数据，ARIMA 模型可以捕捉到数据的季节性、趋势性
等特征，从而预测未来几个月的病害发生数量，以此来预估养护需求。

回归模型则是通过建立自变量与因变量之间的线性或非线性关系来进行预
测。在养护需求预测里，自变量可以是交通流量、车辆荷载、气象条件、公路建
成年限等因素，因变量则是养护需求指标，如养护资金需求、养护材料用量等。
例如，线性回归模型假设养护需求与各影响因素之间是线性关系，通过最小二乘

法拟合出回归方程，利用该方程预测在不同影响因素取值下的养护需求。若研究
发现交通流量和公路建成年限对养护资金需求有显著影响，就可建立以这两个因
素为自变量，养护资金需求为因变量的线性回归模型进行预测。
神经网络模型是一种模拟人类大脑神经元结构和功能的模型，具有强大的非

线性映射能力。在养护需求预测中，常用的是多层感知机（MLP）和循环神经网
络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）。MLP 通过多个神经元层对
输入数据进行特征提取和转换，能够学习复杂的非线性关系。RNN 及其变体则
特别适用于处理时间序列数据，因为它们可以捕捉数据中的时间依赖关系。例如，

LSTM 可以有效解决长序列数据中的梯度消失和梯度爆炸问题，在预测公路养护
需求随时间的长期变化趋势方面具有优势。若要预测未来数年的养护需求，考虑
到公路养护需求受多种因素长期动态影响，LSTM 模型能够更好地处理这种复杂
的时间序列数据，给出更准确的预测结果。

二、养护需求预测模型的训练方法与步骤

数据收集与预处理是模型训练的基础。首先，广泛收集各类与公路养护需求
相关的数据。这些数据来源多样，包括公路管理部门的养护历史记录，涵盖过去

的养护时间、养护措施、使用材料和费用等；交通流量监测系统记录的不同时段、
不同路段的车流量数据；气象部门提供的当地气温、降水、风速等气象数据；以
及公路设计资料，如公路等级、设计使用年限、路面结构等。收集到的数据往往
存在噪声、缺失值和异常值等问题。对于噪声数据，可采用滤波算法进行去除；

对于缺失值，根据数据特征和分布，可使用均值填充、回归预测等方法补充；对
于异常值，通过统计学方法，如设置合理的数据范围进行识别和修正。同时，对
不同格式和量纲的数据进行标准化处理，使其具有可比性，例如将不同单位的交

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