[发明专利]一种基于大数据的道路桥梁病害分析与养护决策方法有效
申请号: | 202010577374.5 | 申请日: | 2020-06-22 |
公开(公告)号: | CN111737916B | 公开(公告)日: | 2023-07-18 |
发明(设计)人: | 包世泰;王建芳 | 申请(专利权)人: | 华南农业大学 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q50/08 |
代理公司: | 佛山市君创知识产权代理事务所(普通合伙) 44675 | 代理人: | 杜鹏飞 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 数据 道路 桥梁 病害 分析 养护 决策 方法 | ||
1.一种基于大数据的道路桥梁病害分析与养护决策方法,其特征在于,包括以下步骤:
采集与道路桥梁性能有关的数据并进行预处理,根据预处理后的数据,划分病害类型,确定主要病害类型以及病害的主要影响因素,基于此得到数据挖掘中所有事务数据的集合;
进行关联分析并建立关联分析数据集,包括统计项集频次、生成候选项集、产生关联规则并生成关联分析数据集;当某些道路发生病害时,根据检测得到的病因,设置相应的支持度和置信度,从关联分析数据集查看到相应的关联规则,根据关联规则确定病害的养护措施;
进行道路桥梁养护时,确定道路桥梁的养护决策类型和养护优先顺序,以路网整体技术状况最优、机会成本最小为目标,同时考虑路段养护费用以及它所带来的经济效益,将资金总额和日常养护工作量作为决策约束条件,对路段养护排序进行决策校验,完成实际工作中的养护资金需求测算以及养护资金分配;
所述进行关联分析并建立关联分析数据集,包括:
首先读取事务数据集合D,其中的事务数据会分为N个分段,在映射阶段每一个分段的每一行事务数据被映射为项集,1中间键值对,在归约阶段键值相同的项集将会被规约到一起,并写入HBase数据库中,方便下一阶段剪枝操作;这一阶段产生数据结果:所有项集频次表D1;
再次读取事务数据集合D,在生成候选项集前先进行剪枝操作,读取HBase中项集频数,去除频数小于支持度的项集;这里利用性质:非频繁项集的超集也是非频繁的,再使用循环和递归函数生成候选项集,并写入HBase中,输出结果为包含候选项集频次表D2的候选项集频次文件out2;
将候选项集频次文件out2作为输入文件,多个任务并行处理,来挖掘候选项集之间的关联规则;结合HBase中存储的候选项集频次表D2计算,去除小于最小置信度分支,减少冗余运算;计算关联规则:在数据集D中找出支持度sx不小于支持度阈值smin并且置信度σx不小于置信度阈值σmin的所有规则,记为建立关联分析数据集Dx,即Dx={x|sx≥smin,σx≥σmin};
所述确定道路桥梁的养护决策类型,包括:
设定道路桥梁进行养护决策的类型,包括日常养护、小修、中修、大修、改建;选择PCI/BCI作为道路桥梁技术状况的主要指标,将道路桥梁典型养护标准对应的PCI/BCI划分为四个区段,分别为70~100、55~69、40~54、0~39;如果PCI/BCI大于70,表明处于良好的状态,则对应的养护措施以日常养护为主,并对一些小规模的路面病害进行处理;如果PCI/BCI值介于55~69之间,表明路面局部出现了一些小规模的病害,此时路面的需要及时进行病害处理,以小修为主;如果PCI/BCI值介于40~54之间,表明路面破损状况较为严重,需要及时采取中修;如果PCI/BCI小于40,则说明路面状况破损严重,需进行大修或改建;
所述确定道路桥梁的养护优先顺序,包括:
将路/桥现状D1、路/桥面损坏状况变化率D2、交通量D3、日常管理水平D4、重要性D5、养护能力D6作为主要决策因素;
其中将路/桥现状D1包括两部分,即PCI/BCI和主要病害成因;PCI/BCI决定是否需要小修、中修、大修或改建;主要病害成因将决定采取何种预处理措施;路/桥面损坏状况变化率D2表示道路桥梁在未来年与决策年之间路/桥面PCI/BCI的变化速度,反映了路/桥面破坏的快慢程度,D2越大,说明破坏速度越快;交通量D3是路面承受的直接外部荷载,交通量越大的路段,受到的关注程度越高,对路面养护的要求也越高,同等损坏条件下,交通量大的路段应优先进行养护;日常管理水平D4,日常管理水平高的区域内的路段应优先考虑;重要性D5,在同等的技术状况下,重要性高的路段应优先安排;
确定路网中各条线路养护管理的先后顺序,排序结果反映路面养护的迫切性和综合重要程度;其中排序的规则如下表:
设置6个方案因素的权值矩阵W=(w1,w2,w3,w4,w5,w6),决策的排序结果为R=w1×D1+w2×D2+w3×D3+w4×D4+w5×D5+w6×D6;
所述以路网整体技术状况最优、机会成本最小为目标,同时考虑路段养护费用以及它所带来的经济效益,将资金总额和日常养护工作量作为决策约束条件,表示为:
将机会成本最小minz1和路网整体技术状况最优minz2作为决策目标,将资金总额和日常养护工作量作为决策约束条件,建立的决策模型的目标为:
minz1=a1x1+a2x2+...+anxn
minz2=b1x1+b2x2+...+bnxn
约束条件为:
m1x1+m2x2+...+mnxn≤M
t1x1+t2x2+...+tnxn≤T
上式中,xi∈{0,1},i=1,2,…,n;当xi=1时表示第i条桥梁或者路段优先进行养护,ai表示养护第i条桥梁或者路段机会成本,bi表示养护第i条桥梁或者路段后的使用价值,mi表示养护第i条桥梁或者路段成本,ti表示养护第i条桥梁或者路段所需人力成本,M表示养护资金总额,T表示养护人员总数;其中,机会成本和路网整体技术状况的具体值利用大数据提取,辅助采取专家打分结合的方法得到;
所述决策模型的目标的求解方法为:
构造以下求解问题:
minZ=λ1z1-λ2z2
具体求解过程为:
a.初始化参数,设置种群规模大小NP,最大迭代次数Maxgen,调整率BAR,迁徙期peri和两个子群比率p;
b.令当前迭代数t=0;
c.随机初始化种群Pt={r1,r2,…,ri,…rNP},个体下标i=1,2,…,NP;并且个体ri={x1,x2,…,xn},表示具体的一个解;
d.计算种群中每个个体的适应值,根据每只帝王蝶的位置计算各自的适应度值,并保存种群中的最优个体
e.根据适应度值对种群进行排序;将种群分成两个子群,分别为子群1和子群2,两个子群的大小分别为NP1=ceil(p*NP),NP2=NP-NP1,公式中ceil(x)表示向上取大于或等于x的整数;
f.对子群1进行迁移操作,具体步骤如下:
在第t次迭代中子群1中每一个个体ri中第k(0≤kD)维元素采用如下公式进行下一次迭代的位置更新:
上式中r=rand×peri,rand为[0,1]中的随机数;r1,r2分别为从子群1和子群2中随机选出;
g.对子群2进行调整操作,具体步骤如下:
在第t次迭代中子群2中每一个个体rj中第k(0≤kD)维元素采用如下公式进行下一次迭代的位置更新:
上式中为当前迭代t中,最好个体xbest中第k维的元素;r3是从子群2中随机选出,r3∈[0,NP2);∝为权重因子,dxk为个体j的步长,Smax为最大步长,Levy为分布函数;dxk和∝的计算公式如下:∝=Smax/t2,
h.将两个新子群合并成一个新的种群,根据更新的位置重新计算每个个体的适应度值;
i.令当前迭代次数t=t+1;
j.保存种群Pt中最优个体
k.重复步骤e-j,直至当前迭代次数达到Maxgen后结束,将执行过程中得到的最优个体即为最终所求问题的解。
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