基于路况检测数据的高速公路养护决策模型构建与应用

引言

一、高速公路养护决策中存在的问题与挑战

当前高速公路在长期高负荷运行下普遍面临路面破损、结构老化、功能衰退等问题，而传统的养护决策模式多以人工巡查、定期检修为主，缺乏对实际路况状态的精准识别与动态响应。这种以时间为导向的周期性养护方式往往不能准确反映道路真实损坏程度，容易出现“过养”与“欠养”并存的现象，既增加了运维成本，也存在一定的安全隐患。在缺乏实时、客观数据支撑的情况下，养护方案难以实现科学合理的分级管控与资源配置，制约了高速公路养护质量的提升与管理效能的优化。

此外，高速公路路况检测数据的获取与分析存在技术碎片化的问题，路面病害信息如车辙、坑槽、裂缝、抗滑性能等虽已具备自动化检测手段，但数据来源分散、标准不统一，导致后续处理流程复杂、可比性差，难以有效支撑科学决策。部分管理单位仍以静态记录为主，缺少对数据的深度挖掘和趋势预测能力，无法形成动态预警机制与主动干预策略。同时，不同区域管理部门在数据采集频率、指标体系、采集技术等方面存在较大差异，缺乏统一平台整合与调度机制，使得大范围协同养护难以实现，整体运营效率受到限制。

高速公路养护资金投入巨大，然而受限于现有决策机制的不完善，资源利用率和效益转化率难以达到最优。决策过程中多依赖管理人员经验判断，对道路使用年限、交通流量、环境影响等多因素的系统评估不足，缺乏量化标准指导，容易导致资金投入与道路实际需求脱节。养护工作的随机性、滞后性明显，不仅降低了道路服务水平，也加剧了道路病害的扩展风险。在此背景下，构建以路况检测数据为基础的养护决策模型，形成数据驱动下的精准决策机制，是破解传统养护决策困局、推动高速公路运维智能化发展的关键路径。

二、路况检测数据驱动的养护决策模型构建方法

路况检测数据作为反映道路运行状态的重要信息源，已成为现代高速公路养护管理的重要基础。在养护决策模型构建中，数据驱动理念强调以大量真实、动态的路况信息为依据，替代传统依赖人工巡查和经验判断的模式。模型构建前期需对路况数据进行全面采集，包括路面结构破损状况、平整度、车辙深度、摩擦系数以及路面承载能力等核心指标。为确保数据的全面性与准确性，应结合激光测距、三维成像、车载雷达与物联网传感器等多种技术手段，通过分布式布设与连续监测实现路网状态的高频获取，并建立统一的数据标准格式和接口规范，以利于后续的数据融合与模型训练。

在模型构建过程中，需充分引入多元评价机制与智能算法，以实现对路况等级评定与养护方案智能推荐的耦合功能。采用模糊综合评价法、支持向量机（SVM）、层次分析法（AHP）等算法，可以对影响道路性能的多个因子进行权重计算和非线性分析，确保模型评判过程的科学性。同时，将历史养护记录与实际检测数据进行特征映射，构建状态演化路径模型，使模型具备预测性与适应性。在数据处理环节，引入机器学习中的聚类分析与回归分析技术，对不同路段的损坏类型进行分类建模，进一步提高决策的精准度。为强化模型在实际工程中的适用性，还需将空间地理信息系统（GIS）与模型平台集成，实现检测数据与道路空间属性的同步更新与可视化管理，提升模型对空间分布特征的识别与响应能力。

模型构建完成后，应建立反馈修正机制与多维验证体系，保障模型输出的科学有效。通过实际养护工程结果与模型预测结果的对比，评估模型在不同路况等级、不同气候区及不同交通强度条件下的适应能力，并据此动态调整算法参数与权重设定。此外，在模型应用过程中应与公路管理平台实现系统互联，通过接口程序将模型结果直接嵌入日常养护决策流程，实现“检测—评估—决策—执行”全过程闭环管理。结合实时交通流数据与气象信息，还可对养护时机进行智能优化，避免资源浪费与交通干扰。

通过构建以数据为核心、算法为支撑、平台为载体的决策模型体系，能够实现高速公路养护的科学化、智能化与高效化管理，显著提升道路运行的安全性与服务水平。

三、养护决策模型的实际应用成效与优化分析

在高速公路运维管理实践中，将基于路况检测数据构建的养护决策模型投入实际应用，能够显著提高养护工作的科学性与响应效率。通过对多条高速路段的实时检测数据进行归集与处理，模型在识别病害类型、判断养护等级及生成优先级排序方面展现出良好的适应性。对破损率、平整度IRI 指标、抗滑性能等关键参数的动态分析，使模型在评估路面服役状态与养护需求方面更加精准，避免了人为判断带来的主观误差。应用过程中，通过与历史养护记录及结构数据的融合比对，模型不仅实现了对路况变化趋势的预测，还提高了对突发性结构隐患的响应速度，强化了预防性养护的功能导向。

在实际操作层面，模型通过集成多源数据采集终端与智能分析平台，将道路检测、病害识别、方案推荐与资源调度形成闭环管理。通过设定权重分析法与模糊层次综合评价技术，模型可根据不同路段的交通强度、结构类型与病害等级，快速生成最优养护方案，并量化资金与工期需求，辅助管理者进行合理配置。在多个试点路段的应用结果显示，模型推荐的养护计划与人工方案相比，在提高处理效率、降低误判率及节约成本方面均表现优异。例如，针对某高速主干线路段，模型优先安排了潜在结构裂缝高发区的微表处修复工程，有效延缓了结构性破坏进程，延长了使用寿命，充分体现出数据驱动型养护模型的实际价值。

从整体运行效果看，决策模型在提升养护项目精细化、规范化水平的同时，也暴露出需持续优化的空间。当前模型在边坡、隧道、桥面接缝等非典型病害区域的适配性仍存在局限，对特殊构造的识别与处理策略尚不够全面。此外，部分检测设备的数据标准不统一，导致模型数据源质量参差不齐，影响算法输出的稳定性与准确率。为进一步提升模型实用性，应加强模型与 BIM、CIM 等数字化平台的协同能力，扩展至更广泛的结构场景与应用维度。同时，需持续优化数据接口协议与算法更新机制，增强模型在复杂工况下的自适应能力。通过持续完善模型结构、优化数据结构与拓展功能边界，将进一步推动基于路况检测数据的高速公路养护决策迈向精准化、智能化的新阶段。

结语

基于路况检测数据的高速公路养护决策模型，作为智能交通技术发展的重要成果，正在逐步改变传统依赖经验判断与周期性巡查的养护模式。通过对路面破损、平整度、抗滑性能等核心指标的实时采集与分析，模型能够精准识别病害类型与分布，科学制定养护优先级，显著提升了决策的合理性与实施的精准性。在多条试点高速公路的实际应用中，该模型展现出良好的工程适应性与资源调度效率，为提升路网运行质量、延长道路使用寿命提供了强有力的技术支撑。与此同时，模型的实际应用也暴露出如特殊结构识别精度不高、数据标准不统一等问题，提示在未来发展中仍需不断进行算法优化、技术整合与平台升级。

参考文献

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