[发明专利]一种基于随机森林的路面平整度预测方法

摘要

本发明一种基于随机森林的路面平整度预测方法：步骤1：对于每个沥青路面采集路面平整度指数IRI以及路面参数的取值，得到沥青路面样本数据；步骤2：对每个路面参数归一化得到训练集；步骤3：将训练集采用随机森林算法进行训练，将路面平整度指数IRI作为随机森林算法的输出，将路面数据作为输入，得到训练好的沥青路面平整度预测模型；步骤4：采集待测沥青路面的路面参数值，得到待测的沥青路面数据；步骤5：归一化操作；步骤6：用训练好的沥青路面平整度预测模型对待测的归一化后的沥青路面数据处理，得到待测沥青路面的路面平整度。本发明建立了基于随机森林的路面平整度预测模型，通过该模型能够大大提高了路面平整度的预测精度。

主权项

1.一种基于随机森林的路面平整度预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1：采集沥青路面样本，对于沥青路面样本中的每个沥青路面，采集路面平整度指数IRI以及路面参数的取值，得到沥青路面样本数据；步骤2：对步骤1得到的沥青路面样本数据中的每个路面参数进行归一化操作，得到训练集；步骤3：将步骤2得到的训练集采用随机森林算法进行训练，其中，将路面平整度指数IRI作为随机森林算法的输出，将路面数据作为输入，得到训练好的沥青路面平整度预测模型；在随机森林算法中，n_estimators的取值为407，max_depth的取值为32，min_samples_split的取值为2，min_samples_leaf的取值为1，max_features的取值为22；步骤4：采集待测沥青路面的路面参数值，得到待测的沥青路面数据；步骤5：对步骤4得到的沥青路面数据进行归一化操作，得到待测的归一化后的沥青路面数据；步骤6：采用训练好的沥青路面平整度预测模型，对待测的归一化后的沥青路面数据进行处理，得到待测沥青路面的路面平整度结果。