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首页> 外文期刊>Journal of Transportation Engineering >Predicting Pavement Marking Retroreflectivity Using Artificial Neural Networks: Exploratory Analysis
【24h】

Predicting Pavement Marking Retroreflectivity Using Artificial Neural Networks: Exploratory Analysis

机译：使用人工神经网络预测路面标记的回射率：探索性分析

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Providing adequate nighttime visibility to roadway users is an important consideration for state and local transportation agencies. Driving at night is less dangerous when pavement markings are easily discernable. Retroreflectivity is a measure of nighttime visibility. Transportation agencies could use estimates of the expected service life of pavement markings to plan restriping operations at a time when markings are near a minimum threshold level of retroreflectivity. The present study proposes the use of an artificial neural network to predict pavement marking retroreflectivity as a function of initial retroreflectivity, the age of the markings, traffic flow, pavement marking type, and route location information using data from North Carolina. The results show that many of the input variables have a nonlinear association with pavement marking retroreflectivity. Surface plots of the degradation pattern are provided to illustrate the relationship between input and output variables. Estimates of service life are provided to show how the output can be used to manage pavement marking systems.
机译：为道路使用者提供足够的夜间可见度是州和地方运输机构的重要考虑因素。如果易于识别路面标记，则夜间驾驶的危险性较小。逆向反射率是夜间可见度的量度。当标记接近逆向反射的最低阈值水平时，运输机构可以使用对道路标记预期使用寿命的估计来计划再剥离操作。本研究提出使用人工神经网络来预测路面标记的反光性，该函数是初始反光性，标记的年龄，交通流，路面标记的类型以及使用北卡罗来纳州数据的路线位置信息的函数。结果表明，许多输入变量与路面标记后向反射率具有非线性关系。提供了降解模式的表面图，以说明输入和输出变量之间的关系。提供了使用寿命估计，以显示如何将输出用于管理路面标记系统。

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