大数据支持下的市政道路养护决策模型构建研究

市政道路是城市交通的重要基础，其状况直接影响社会运行与市民出行。随着使用强度增加和气候变化，道路损坏频次上升，传统依赖经验与定期检查的养护方式已难以满足需求，存在响应滞后和资源浪费等问题。如今，传感器、移动终端和互联网技术的普及，使得道路相关数据可实时收集利用，为养护决策提供了新手段。如何整合并利用多源数据，构建科学高效的养护决策模型，成为当前市政管理亟需解决的重要问题。

一、市政道路养护现状分析与需求探讨

（一）市政道路养护管理现状

当前我国市政道路养护主要依赖人工巡检与周期性计划维护相结合的管理模式，但这种模式存在明显局限。一方面，人工巡检频次不足，存在检测盲区和信息滞后的问题；另一方面，养护计划往往缺乏针对性，容易出现资源浪费与维护滞后的情况[1]。据统计，某一线城市年度市政道路平均巡检周期为14 天，养护作业及时率不足 80% 。同时，部门间数据流转缓慢，养护记录、设备管理与预算决策信息存在孤岛现象，无法形成有效闭环，制约了管理效率和决策科学性。

（二）市政道路养护中的数据资源特点

市政道路养护数据来源广泛，包括结构性数据如道路参数、养护记录，非结构性数据如视频监控、无人机影像与公众反馈。数据采集设备包括光纤光栅传感器、激光雷达、车辆 OBD 与无人机航测系统 [2]。为实现数据融合，需统一格式、时间戳和坐标体系，如采用 WGS-84 坐标与 UTC+8 标准，保障数据兼容性与分析有效性。

（三）决策模型构建的必要性

传统依赖经验或单一指标的养护决策模式难以满足现代城市需求，存在滞后与浪费。利用大数据技术与机器学习模型，如随机森林与梯度提升树集成，可自动评估道路状态、预测风险并排序养护优先级。例如，模型可在 96 小时内预测主干道未来 30 天损伤风险，为养护计划提供科学依据，有效提升道路服务水平与使用效率。

二、大数据支持下的市政道路养护决策模型构建

（一）模型构建总体框架

决策模型整体架构采用数据层、分析层、决策层与应用层四层设计，数据层负责多源数据的采集与存储，分析层利用机器学习与大数据分析技术对数据进行特征提取与建模，决策层输出针对性的养护策略与建议，应用层提供接口服务与终端展示。平台部署在 Apache Hadoop+Spark 集群之上，采用 HDFS 文件系统管理超过 200TB 数据量，前端采用 WebGIS 技术展示分析结果，满足高并发访问与动态交互需求。模型设计遵循高效性、可扩展性与可操作性原则，确保在不同城市规模与数据量条件下均能稳定运行。

（二）数据获取与处理

数据获取包括静态传感器部署与移动终端采集两大类。静态传感器主要包括光纤光栅阵列与激光雷达装置，采样频率达到 50Hz ，可实时监控路面微小形变与裂缝扩展情况。移动端采集依托公交、出租车 OBD 设备，每秒上传一次速度、加速度与道路坡度信息。数据预处理流程包括基于 Kalman 滤波算法的噪声过滤、基于 3σ 原则的异常值剔除与基于 KNN 算法的缺失值插补，最终实现数据格式标准化、时间戳统一与空间坐标标准化。经过处理后的数据统一存储为Parquet 列式文件格式，便于后续分布式计算与机器学习模型训练。

（三）特征提取与指标体系构建

特征提取基于多源数据融合，核心特征包括路面状况指数（PCI）、交通流量负荷（ESAL）、气象影响因子与公众投诉密度。PCI 通过无人机影像与深度学习图像识别算法提取裂缝、坑洞等病害特征，结合 ASTM D6433 标准计算得出；ESAL 则基于等效单轴负荷累计次数进行动态估算，反映不同车型对道路结构的实际影响；气象因子通过国家气象局 API 接口实时接入温度、湿度与降水量数据；公众投诉密度则利用 LDA 主题模型分析社交平台与市政服务热线中的反馈信息，构建主观满意度指标。综合指标体系采用加权平均法，PCI 权重 0.4，ESAL 权重 0.3，气象因子权重 0.2，投诉密度权重 0.1，形成综合养护优先级指数（CPI）用于指导决策。

（四）决策模型算法选择与优化

模型核心算法采用随机森林（RF）与梯度提升树（GBDT）的集成方法，随机森林主要用于分类预测道路损伤等级，梯度提升树主要用于回归预测未来养护需求。RF 设置树深度为20，节点最小样本数为50 ；GBDT 设置学习率为0.05，最大迭代次数为 300 轮。模型通过 5 折交叉验证进行参数调优，并采用加权投票策略进行模型集成，权重比例为 RF:GBDT=0.6:0.4. 。实验表明，集成模型在苏州市区道路养护数据集上的平均预测准确率达到 92.3%，相较传统单一模型提高约 7%。此外，模型通过与 GIS 平台对接，实现实时地图展示与道路状态更新，每10 分钟更新一次状态指标，确保决策信息的时效性与准确性。

（五）模型应用场景与实现路径

模型在实际应用中主要涵盖日常养护决策、突发事件响应与资源配置优化三大场景。在日常养护方面，系统每天凌晨通过自动分析，生成优先养护道路列表，并推送至管理人员移动终端，包括预计维护费用与作业建议。在突发事件响应方面，模型结合传感器报警与公众投诉信息，自动识别道路塌陷、大面积积水等紧急情况，并通过调度系统下发养护指令，响应时间缩短至平均 4.3 小时以内。在资源配置优化方面，模型输出结果与 SAP 资产管理系统对接，结合基于 GIS 的车辆调度系统，动态安排设备与人力资源，实现道路养护资源的最优调配 [3]。系统平台采用 Spring Boot 微服务架构，前端界面基于React+Echarts 技术栈开发，支持多终端访问与操作，系统响应时间控制在 3秒以内，满足城市级应用需求。

三、模型验证与效果评估

（一）案例分析

以某城区道路养护项目为案例，模型实际部署覆盖道路总长度约315 公里，包含主干道、次干道及支路等多种路段类型。通过与传统人工巡检方式对比，模型推荐的养护优先级前 10 条道路中，有 8 条与人工巡检结果一致，2 条因监测盲区被遗漏，后经现场核实确有轻微损伤。模型应用后，养护响应平均时长由 12 小时缩短至 4.3 小时，急修作业效率明显提高，道路损伤率下降约 17%，养护成本降低约 15%，节约了大量人力物力。此外，公众投诉率降低 23% ，市民满意度调查评分提高了 6 个百分点，显示出良好的应用效果与显著的社会效益。

（二）效果评估指标体系

模型效果主要通过养护效率、养护成本与公共满意度三个维度评估。养护效率以平均响应时间与作业完成时间衡量，应用模型后平均响应时间缩短 63%，作业完成效率明显提升；养护成本通过单位公里成本与设备利用率测算，应用模型后单位公里养护成本下降约1200 元，资源配置更加合理；公共满意度则通过服务热线与在线平台反馈量统计，市民满意度评分提高 6.5 个百分点，投诉率降低 23% 。这些数据表明模型具有显著的实际应用价值与推广前景。

总结：

本研究基于大数据技术，构建了适用于市政道路养护的智能决策模型，涵盖数据采集、特征提取、模型训练与应用实施等关键环节。模型在实际应用中显著提升了养护效率与决策精准度，降低了运营成本，验证了其有效性与可推广性。未来可结合深度学习与边缘计算进一步提升模型的实时性与适应性，推动市政道路养护向智能化、精细化发展。

参考文献：

[1] 李星宇 . 市政道路施工技术管理及道路养护研究 [J]. 工程技术研究 ,2024,9(24):139-141.

[2] 刘平 . 市政道路养护存在的问题及应对措施 [J]. 运输经理世界 ,2024,(20):138-140.

[3] 王良峰 . 市政道路快速养护精细化施工设备分析 [J]. 中国设备工程 ,2024,(18):63-65.