抽象的
路面管理系统(PMS)包括多个组件,包括数据收集,分析和报告程序。该系统有助于做出关于道路部分优先顺序的决定,并为相关路面路面提供最佳维护策略。考虑到路面部分的恶化率和有限的预算和资源,重要的是找到每个路面部分的最佳维护和康复(M&R)情景。本研究提出了一种基于云决策树(CDT)理论的模型,用于选择最佳的M&R策略。为伊朗国家公路网提供了CDT系统。该系统包括一个全国各省的一般决策模型和各种决策树。专属决策模型是为高速公路,高速公路和主要道路提供的。此外,基于道路年平均每日交通(AADT),提出了不同的决策树模型。使用所提出的理论导致一般模型,精度为80%。获得的决策树的评估表明,疲劳裂缝和国际粗糙度指数(IRI)是测定适当的M&R情景的MO ST重要参数。 Using these parameters provided results close to the re suits of experts’ surveys under real conditions, regardless of rank and traffic volume of the road sections.
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Mataei,B.,Nejad,F.M.&Zakeri,H.基于云决策树的路面维护和康复优化。Int。J.人行道技术。14,740 - 750(2021)。https://doi.org/10.1007/S42947-020-0306-7
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