基于图神经网络的路面病害态势预测方法

作     者：马泽超 刘小明 夏汗青 王伟强 王久增 申海涛 MA Zechao;LIU Xiaoming;XIA Hanqing;WANG Weiqiang;WANG Jiuzeng;SHEN Haitao

作者机构：北方工业大学电气与控制工程学院北京100144 南京航空航天大学民航学院江苏南京211106 唐山高速公路集团有限公司河北唐山063000 

基　　金：北方工业大学毓秀创新项目(2024NCUTYXCX109) 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2024年第58卷第12期

页      码：2596-2608页

摘      要：针对路面病害生成和恶化的预测问题,提出应用图卷积神经网络的路面病害态势预测方法.通过聚类算法建立拓扑网络,选取目标病害在演化过程中的主要影响因素;为了增强图神经网络对病害信息的表达能力,采用图拓扑增强的方法,从静态和动态方面分别构造与病害信息相关的视图;采用图神经网络(GNN)架构增强的方法,在视图维度上应用注意力机制调整不同视图的影响力,并在时间维度上应用Transformer和GRU模块,增强模型在长时间序列中对病害状态的预测性能.设计模型的内部调整测试,经消融试验、多样本测试和超参数对照组的验证,证明所提模型的适用性和稳定性.针对大型稀疏的路面病害数据集,此模型的平均绝对误差均值收敛在4.0以内,综合性能优于传统预测算法.

主 题 词：公路养护 路面病害 图神经网络 时间序列预测 裂缝 

学科分类：0202[经济学-财政学类] 02[经济学] 

核心收录：

D　O　I：10.3785/j.issn.1008-973X.2024.12.019

馆 藏 号：203155618...