Page 189 - 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

拟合优度体现模型对数据的拟合效果。在对某山区公路养护需求与交通流量、

公路建成年限等因素的关系研究中，若模型的 值达到 0.85，表明该模型能够
解释 85% 的数据变异，即模型较好地捕捉到了影响养护需求的因素与养护需求

之间的关系。一般来说， 值超过 0.8 时，模型拟合效果良好。
交叉验证是一种常用的评估方法，以 k 折交叉验证为例，将数据集分成 5 个
大小相似的子集，每次选择其中一个子集作为验证集，其余 4 个子集作为训练集，
重复 5 次。在对某山区公路养护需求预测模型的评估中，经过 5 折交叉验证，模

型在验证集上的平均均方误差为 30 万元 ²，平均绝对误差为 3 万元，这为评估模
型的泛化能力提供了较为可靠的依据。
Bootstrap 方法基于重采样评估模型性能。通过从原始数据集中有放回地抽
取 100 个与原始数据集大小相同的样本，每个样本都用于训练模型，然后计算这

些模型的评估指标。例如，经过 Bootstrap 方法评估，模型的平均绝对误差稳定
在 3.5 万元左右，表明该方法能提供更稳健的模型评估结果。

四、养护需求预测模型的应用案例分析

以某山区公路为例，该公路全长 100 公里，贯穿多个山区村落，交通流量日
均达到 1500 车次，其中重载车辆占比 30%。在未引入养护需求预测模型前，公
路养护决策依赖经验，每年养护成本高达 500 万元，且养护效果不佳，路面病害
频发。

应用养护需求预测模型时，收集了近 8 年的养护历史数据，涵盖养护时间、
养护措施、养护成本等；同时收集了交通流量、气象数据以及公路的基础信息。
经过数据预处理，去除噪声和异常值，并对数据进行标准化处理。
根据数据特点，选择了神经网络模型进行养护需求预测。通过交叉验证对模

型参数进行调整，确定隐藏层为 3 层，每层神经元数量分别为 50、30、20。经
过训练和验证，得到性能良好的预测模型。
在实际应用中，该模型准确预测了不同路段的养护需求。例如，通过对交通
流量、路面状况等数据的分析，预测出 K30-K40 路段在未来 6 个月内可能出现

严重的车辙病害，深度预计达到 5 厘米。基于预测结果，公路管理部门提前准备
了 50 吨抗车辙沥青材料和相关设备。由于提前采取养护措施，避免了病害恶化
后带来的大规模维修。经统计，当年养护成本降低至 400 万元，降低了 20%。

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