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基于组合预测与模糊优化的高速公路路面养护决策研究的任务书任务书课题名称：基于组合预测与模糊优化的高速公路路面养护决策研究研究背景与意义：随着高速公路运行的不断延伸和车流量的不断增加，高速公路路面的状况也在逐年恶化。路面的损坏和破坏给交通安全和行车舒适度带来了极大的影响，还会增加维护和养护的成本。因此，如何科学地、有效地管理和养护高速公路路面，成为了保障公路运行安全、提高公路使用效益的重要问题。当前，针对高速公路路面养护，已经有一些研究成果，但大多数仍停留在传统的单一预测和决策方法上，存在预测精度低、决策不够合理等问题。因此，本课题旨在采用组合预测和模糊优化相结合的方法，提高高速公路路面养护的决策精度和决策效率，为公路养护管理提供较为科学的决策参考。研究内容：1.分析当前高速公路路面养护的特点和存在的问题，明确研究目标和方向。2.构建基于组合预测和模糊优化的高速公路路面养护决策模型。3.设计合适的数据采集方法和预处理方法，获取并清洗相关数据，包括历史数据和实时数据。4.使用不同的预测方法对路面养护所需的数据进行预测，比较各种预测方法的预测精度和效果。5.将多个预测结果组合，以提高预测精度和可靠性。6.构建模糊优化模型，根据路面养护的要求和资源限制，通过模糊决策方法进行优化。7.基于所提出的方法，开发路面养护决策支持系统，并进行试运行和实验评估。研究方法：1.文献调研法：收集和归纳相关文献，了解目前国内外研究进展和存在的问题。2.数学统计方法：使用统计学方法对数据进行分析和处理，为后续的预测和优化建立基本模型。3.组合预测方法：综合应用多种预测方法，提高预测精度和可靠性。4.模糊优化方法：使用模糊集理论对养护决策进行模糊化，采用模糊规则进行优化。5.程序设计方法：设计路面养护决策支持系统，实现所提出的方法和模型。预期成果：1.完成高速公路路面养护的分析、预测和优化模型的构建。2.实现基于组合预测和模糊优化的决策支持系统。3.通过数据模拟和现场实验，验证所提出的方法和模型的有效性和可行性。4.发表1篇SCI/EI论文。参考文献：[1]马东旭,程援琛,杨帆等.基于改进神经网络模型的高速公路路面养护水平评价[J].交通运输工程学报,2016,16(3):42-50.[2]孙刚,杨春,朱蕾等.基于随机能力余量的高速公路路面养护决策研究[J].中国公路学报,2019,32(3):173-178.[3]吕以秦,路丛林,张贤伟等.基于模糊数学的道路维修养护效益评价研究[J].道路机械与工程学报,2017,37(2):98-103.[4]熊强,赵佳文,王显

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