余 婷，裴莉莉，李 伟，户媛姣，杨 明

(长安大学 信息工程学院，陕西 西安 710064)

0 引言

公路从正式开始运营后会受到各种交通工具的荷载及自然环境因素的干扰，其路面的使用性能将不断衰弱，倘若无法及时进行检测与养护，愈发严重的道路破损将使路面使用性能极速减弱[1]。为及时对破损路面采取相应的养护措施，需要利用收集的路面使用性能数据，研究并掌握路面使用性能[2]的衰变特点，以便公路管理部门作出最佳养护决策。而传统的道路路况调查以人工调查为主[3]，耗时长、效率低，在各种损坏情况和程度的判断上很容易产生严重的主观偏差，且各种损坏的判别界限具有模糊性，无法达到当前公路养护管理要求。

人工智能技术在近几年强势崛起，并且逐渐应用于交通、医疗、国防等生产生活中[4]。2019年全国交通运输工作会议的主旨就是以智慧交通为主导，加大交通运输与互联网、大数据、人工智能等技术的深层次融合，使交通运输决策更加科学化[5]。随着对路面使用性能的深入研究，世界各国学者开始尝试使用人工智能算法对路面使用性能进行预测[6]。李波等[7]和张亮等[8]分别采用主成分分析法和灰色马尔可夫模型对路面破损状况进行了预测。颜可珍等[9]建立了参数优化的最小二乘支持向量机模型，能够可靠地对路面性能作出评价。樊旭英等[10]在发现稀浆封层技术可有效减缓沥青路面低温病害发生的基础上，对熵权-层次分析法进行改进，建立了沥青路面预养护评价模型。……