沥青路面使用性能机器学习评价及预测方法综述
陈 祎1，杜政阳2*，黄渝淇2，邬昌健2
(1. 浙江交通职业技术学院 路桥学院，浙江 杭州 311112; 2. 河北工业大学 土木与交通学院，天津 300401)
摘 要： 随着城市化进程的加快和交通运输需求的增长，确保沥青路面的使用性能对交通安全和经济发展至关重要。然而，如何准确评价沥青路面使用性能、预测潜在问题并采取及时的维护措施，一直是道路工程领域迫切需要解决的核心问题。因此，提出准确且高效的沥青路面使用性能评价及预测方法成为交通运输领域的重要任务。全面综述了机器学习方法在沥青路面使用性能评价及预测领域的研究进展，分析了支持向量机、随机森林、神经网络以及遗传算法等模型的基本原理、优缺点以及在实际工程中的应用情况。通过比较和分析这些方法，了解各种方法在沥青路面使用性能评价及预测方面的优点以及所面临的挑战。最后，提出了未来的研究方向和建议，以期为沥青路面的管理和养护提供更有效的理论支持和方法，以提高道路交通的安全性和可靠性。
关键词： 道路工程; 沥青路面; 使用性能评价; 支持向量机; 随机森林; 神经网络; 遗传算法
基金项目： 浙江交通职业技术学院2023年第二批学校高层次人才引进专项课题
引文格式： 陈祎，杜政阳，黄渝淇，等. 沥青路面使用性能机器学习评价及预测方法综述[J]. 市政技术，2024，42(8)：93-101. (CHEN Y，DU Z Y，HUANG Y Q，et al. Review on evaluation and prediction of asphalt pavement performance based on machine learning methods[J]. Journal of municipal technology，2024，42(8)：93-101.)