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基于PCA-GA-LSSVMR的高速公路沥青路面行驶质量预测

         

摘要

为实现对高速公路路面行驶质量的准确预测,节约养护成本,在机器学习理论背景下,以历史路面性能数据为基础,提出一种基于PCA-GA-LSSVMR的高速公路沥青路面行驶质量预测模型。首先采用箱型图分析法和min-max标准化方法对路面性能数据进行预处理,筛选剔除异常数据,并对数据进行归一化处理,保证数据质量的可靠性,然后在Rstudio软件中利用PCA-GA-LSSVMR模型对行驶质量进行预测,并与SVMR模型、PCA-LSSVMR模型进行对比。研究表明:PCA-GA-LSSVMR模型线性回归确定系数为0.835,模型稳定性最好,均方根误差为2.394,预测误差最小,模型平均预测准确率为86%,预测精度较高,能够对沥青路面行驶质量进行有效评估。

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