新特征选择方法在路面使用性能衰变研究中的应用  

Application of new feature extraction method to the decay of pavement performance

作　　者：于哲夫[1] 刘德良[2] 贾传荧[1] 

机构地区：[1]大连海事大学航海学院,辽宁大连116026 [2]大连海事大学交通与物流工程学院,辽宁大连116026

出　　处：《大连海事大学学报》2010年第2期78-80,共3页Journal of Dalian Maritime University

摘　　要：为从小样本数据集中获得简单、容易理解的回归函数,并找出影响路面弯沉的因素及其规律,利用基于多项式空间的特征选择方法对路面使用性能衰变进行研究.结果表明:交通流量和降雨量共同影响路面弯沉值,交通流量越大,路面弯沉增加越快,降雨量对路面弯沉的影响较明显;前一年的路面弯沉值对其自身也有影响,可用来反映路段当前的服务状态.To obtain a simple non-linear regression function from small sample data,while finding out the factors and rules affecting pavement deflection,a feature extraction method based on polynomial space was used in pavement performance prediction study.Research result reveals that traffic flow and rainfall have a combined effects on pavement deflection,the greater is the traffic flow,the larger the pavement deflection value increases.The rainfall has obvious effect on pavement deflection.The deflection value in the past year also has effect on itself,which could be used to reflect current service state of the section.

关 键 词：路面使用性能 衰变 特征选择 多项式空间 支持向量回归(SVR) 

分 类 号：TP182[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]