[发明专利]一种基于大数据的道路桥梁病害分析与养护决策方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的路桥病害分析及养护决策方法，能够在复杂的建设、运营、检测检修、养护数据中发现潜在的、隐含的、未知的规则，科学、客观的确定病害成因；引入PCI/BCI、日常养护水平、交通量等各种影响因素到养护管理决策模型中，通过大数据分析方法融合道路桥梁设计、施工、运行和养护过程中产生的结构化和非结构化数据，采用大数据关联分析方法，建立道路桥梁病害等级与多因素之间的关联模型，由此建立了资金约束、人员约束条件下的PCI、机会成本最优决策模型，通过现场巡查和专业检测数据验证模型的有效性，确定影响道路桥梁健康状况的关键因素，得到最终的预测结果，进而智能推荐路桥养护决策方案，为道路桥梁的养护决策奠定基础。

技术领域

本发明涉及道路桥梁病害分析与养护领域，特别涉及一种基于大数据的道路桥梁病害分析与养护决策方法。

背景技术

道路桥梁作为交通路网的重要组成部分和关键工程，其性能的好坏不仅关系到交通运营和行车安全，而且影响到经济和社会的运行效益。长期以来重建轻养，使我国道路桥梁的养护管理技术形成了较为落后的被动局面。由于养护资金不足、管养质量混杂不清、技能匹配度低、养护数据记录堆砌无用、信息处理手段落后等导致道路桥梁的养护缺乏具体措施或可操作性差，进而导致养护决策的计划性和科学性不足。因此，如何维护和管理好庞大的道路桥梁资源，是一个极大的挑战。

目前进行道路桥梁病害成因分析和确定的方法主要有病害类比分析法、层次分析法、灰色系统评估法、模糊理论评估法、决策支持系统法等，其主要思想是根据道路桥梁的破损状况，利用专家经验、知识库或者数学模型进行类比分析，从而推断道路桥梁病害的成因。这些分析方法的主要依据是当前的道路桥梁状态，分析过程简单、直接，但难以达到全面预防性养护和最优决策的效果。根据我国《公路养护技术规范JTJ 073—96》的道路状况指数PCI、桥梁状况指数BCI，美国《国家桥梁结构调查与评价的记录和编码指南》的SR指数，都是利用一个数学模型(或者几个公式)，根据各构件的评分计算出道路桥梁的总体评分，从而确定道路桥梁总体状况等级。也有少量方法是在丰富的历史数据基础上，建立路桥特征和退化情况的关系，预测在既有的养护水平下未来一段时间内的状况程度，但分析预测不够全面，不能得到最优的养护方案。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于大数据的道路桥梁病害分析与养护决策方法，基于大数据的挖掘分析方法，结合道路桥梁养护找出道路桥梁病害成因，并基于历史道路桥梁巡查与检修养护数据进行验证，以期发现其中的规律；揭示道路桥梁养护数据蕴含的病害时空分布特征及其影响因素，预测道路桥梁潜在养护等级、范围和时间，并结合预期养护目标与成本约束等制定养护决策优化模型，得到路桥病害预防性养护的最优方案提前作为资金预算和养护计划。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：

一种基于大数据的道路桥梁病害分析与养护决策方法，包括以下步骤：

采集与道路桥梁性能有关的数据并进行预处理，根据预处理后的数据，划分病害类型，确定主要病害类型以及病害的主要影响因素，基于此得到数据挖掘中所有事务数据的集合；

进行关联分析并建立关联分析数据集，包括统计项集频次、生成候选项集、产生关联规则并生成关联分析数据集；当某些道路发生病害时，根据检测得到的病因，设置相应的支持度和置信度，从关联分析数据集查看到相应的关联规则，根据关联规则可以确定病害的养护措施；

进行道路桥梁养护时，确定道路桥梁的养护决策类型和养护优先顺序，以路网整体技术状况最优、机会成本最小为目标，同时考虑路段养护费用以及它所带来的经济效益，将资金总额和日常养护工作量作为决策约束条件，对路段养护排序进行决策校验，完成实际工作中的养护资金需求测算以及养护资金分配。

进一步地，所述采集与道路桥梁性能有关的数据并进行预处理，包括：