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| 基于IGWO-XGBoost融合模型的沥青路面抗滑性能评估 | |
| 作者姓名： | 孙朝云 韩雨希 户媛姣 高尚 翁宇涵 |
| 作者单位： | 长安大学 信息工程学院, 西安 710064 |
| 基金项目： | 国家重点研发计划(2018YFB1600202); 国家自然科学基金(52178407) |
| 摘 要： | 为研究沥青路面抗滑性能影响因素,精确预测路面抗滑性能,本文使用Gocator 3110三维智能传感器采集沥青混合料试件表面纹理并使用摆式摩擦仪测试试件表面摩擦系数.针对三维纹理点云数据中的异常数据,提出基于径向基函数(RBF)的邻域插值算法进行数据质量提升.根据修复后的三维纹理点云数据计算出具有代表性的10类宏观纹理特征参数,并采用Pearson系数相关性分析法去除冗余因子,改进模型的输入特征,并构建基于改进灰狼优化算法(IGWO)与XGBoost融合的沥青路面抗滑性能预测模型,预测沥青路面的摩擦系数.结果表明,提出模型的预测精度优于多元线性回归模型、支持向量机回归模型以及基于网格化搜索的XGBoost模型. |
| 关 键 词： | 道路工程 路面纹理 路面抗滑 灰狼优化算法 XGBoost |
| 收稿时间： | 2022-08-20 |
| 修稿时间： | 2022-09-22 |
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