基于探地雷达与概率神经网络的城市道路路基病害预警模型研究
概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)是一种基于贝叶斯分类思想的径向基神经网络,在模式分类方面具有较为显著的优势。该模型可以应用于城市道路路基病害的预警,通过探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)积累样本数据,并基于概率神经网络构建城市道路路基病害预警模型。
城市道路路基病害是导致道路塌陷的根本原因,其表现为空洞、土体疏松及富水异常等多种形式,并且具有隐蔽性强、引起原因众多、难以提前预测等特点。因此,及时发现潜在的路基病害险情并进行准确预警,已成为我国公路建设与管理中急需解决的问题。
本研究提出了一种基于探地雷达与概率神经网络的城市道路路基病害预警模型。首先,在分析路基病害成因的基础上建立了城市道路路基病害评价指标体系;然后,依托城市道路路基病害动态演化物理模型,使用探地雷达采集并积累样本数据;最后,基于样本数据建立概率神经网络预警模型,并进行仿真分析。结果表明预警准确率达到88.9%。
该预警模型在郑州市中牟县的滨河路和荟萃路进行了应用试验,预警结果与实际情况基本吻合,表明该预警模型可对城市道路路基病害做出有效预警,为道路养护和工程整治设计提供技术支撑。
概率神经网络在模式分类方面的优势来自于其概率输出的特点,可以提供更加准确的分类结果。同时,概率神经网络也可以与其他机器学习算法相结合,例如支持向量机、决策树等,从而提高预警模型的准确性和鲁棒性。
此外,探地雷达技术可以提供高精度的地下探测结果,对路基病害的检测和预警具有重要作用。通过结合概率神经网络和探地雷达技术,可以实现对城市道路路基病害的实时检测和预警,从而提高城市道路的安全性和可靠性。
本研究提出了一种基于探地雷达与概率神经网络的城市道路路基病害预警模型,该模型可以对城市道路路基病害做出有效预警,为道路养护和工程整治设计提供技术支撑。