Page 188 - 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

通流量数据统一换算成标准单位，以便后续模型训练。
模型选择与参数调整是关键环节。根据数据特点和预测目标选择合适的模型。
若数据呈现明显的时间序列特征，且变化相对平稳，可优先考虑时间序列模型；

若关注养护需求与多个影响因素之间的关系，回归模型可能更为合适；对于复杂
的非线性关系和长期时间序列数据，神经网络模型则更具优势。选定模型后，需
要对模型参数进行调整。以神经网络模型为例，需要确定隐藏层的层数、每层神
经元的数量、学习率、激活函数等参数。通过交叉验证等方法，尝试不同的参数

组合，选择使模型在验证集上表现最佳的参数设置，提高模型的泛化能力。
模型训练与验证是确保模型准确性和可靠性的重要步骤。将预处理后的数据
划分为训练集、验证集和测试集。使用训练集对模型进行训练，在训练过程中，
模型不断学习数据中的模式和规律。例如，神经网络模型通过反向传播算法不断

调整神经元之间的连接权重，以最小化预测值与真实值之间的误差。训练完成后，
利用验证集对模型进行评估，观察模型在验证集上的预测性能，如均方误差、平
均绝对误差等指标。若模型在验证集上表现不佳，可能需要调整模型结构或参数，
重新进行训练。经过多次调整和优化后，使用测试集对最终模型进行独立测试，

评估模型的泛化能力，即模型对未见过的数据的预测能力，确保模型能够准确可
靠地预测公路养护需求。

三、养护需求预测模型的评估指标与方法

准确评估养护需求预测模型的性能，对于模型的优化和实际应用至关重要，
这依赖于科学的评估指标和方法。
均方误差（MSE）能直观反映预测值与真实值的偏差程度。比如在预测某山
区公路未来一年的养护资金需求时，若模型预测值与实际发生的养护资金之间的

MSE 为 50 万元 ²，这意味着模型预测的平均误差相对较大。通过对大量历史数
据的分析，当 MSE 控制在 10 万元 ² 以内时，模型预测精度能较好满足实际需求，
偏差较小。
平均绝对误差（MAE）则更直观地展示预测值与真实值的平均偏离情况。

以预测公路养护所需沥青材料用量为例，若模型预测值与实际用量之间的 MAE
为 5 吨，说明模型预测的材料用量平均偏离实际用量 5 吨。经过对过往预测结果
的统计，MAE 在 2 吨以内时，模型在预测养护材料用量方面表现较为出色。

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