| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·高速公路路面使用性能评价与预测方面 | 第12-13页 |
| ·路面养护管理决策优化方面 | 第13页 |
| ·现状研究中存在的问题 | 第13-14页 |
| ·主要研究方法、内容和框架 | 第14-17页 |
| ·主要研究方法 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容 | 第15页 |
| ·研究框架 | 第15-17页 |
| 第二章 高速公路沥青路面使用性能评价 | 第17-33页 |
| ·高速公路沥青路面病害及其成因分析 | 第17-19页 |
| ·现行沥青路面使用性能评价体系 | 第19-23页 |
| ·现行评价指标体系结构 | 第19-20页 |
| ·现行评价指标的计算方法 | 第20-23页 |
| ·改进的沥青路面使用性能评价体系 | 第23-28页 |
| ·单项指标评价模型的改进 | 第24-27页 |
| ·综合评价指标的改进 | 第27页 |
| ·改进后的评价标准 | 第27页 |
| ·改进的评价体系结构 | 第27-28页 |
| ·高速公路沥青路面使用性能的模糊评价 | 第28-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第三章 高速公路沥青路面使用性能预测 | 第33-52页 |
| ·影响路面使用性能的因素 | 第33-34页 |
| ·常用路面使用性能预测模型 | 第34-39页 |
| ·确定型预测模型 | 第35-36页 |
| ·概率型预测模型 | 第36-37页 |
| ·神经网络模型 | 第37-38页 |
| ·现有预测模型分析 | 第38-39页 |
| ·神经网络与马尔科夫组合预测模型在高速公路沥青路面使用性能中的应用 | 第39-44页 |
| ·神经网络预测模型 | 第39-42页 |
| ·马尔可夫预测模型 | 第42-43页 |
| ·组合预测模型 | 第43-44页 |
| ·高速公路沥青路面使用性能的组合预测实现 | 第44-51页 |
| ·确定预测范围 | 第45页 |
| ·选取影响因素 | 第45页 |
| ·BP神经网络模型计算 | 第45-49页 |
| ·马儿可夫模型计算 | 第49-50页 |
| ·组合模型预测 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第四章 高速公路沥青路面养护决策方法研究 | 第52-71页 |
| ·高速公路沥青路面养护要求及策略 | 第52-53页 |
| ·高速公路沥青路面养护要求 | 第52页 |
| ·高速公路沥青路面养护策略 | 第52-53页 |
| ·高速公路沥青路面养护管理费用及效益分析 | 第53-57页 |
| ·路面养护费用模型 | 第53-55页 |
| ·路面养护管理效益分析 | 第55-57页 |
| ·高速公路沥青路面养护管理决策优化 | 第57-66页 |
| ·养护决策基本信息及资料收集与计算 | 第58-59页 |
| ·养护对策的分析与选择 | 第59-64页 |
| ·净效益最大模型 | 第64页 |
| ·指定服务水平的路面养护管理优化决策模型 | 第64页 |
| ·指定养护资金约束的路面养护管理优化决策模型 | 第64-66页 |
| ·养护方案的选定 | 第66页 |
| ·高速公路沥青路面养护决策实例分析 | 第66-70页 |
| ·路网基本资料 | 第66-67页 |
| ·基础检测数据 | 第67页 |
| ·路面使用性能预测分析 | 第67-68页 |
| ·养护决策优化 | 第68-70页 |
| ·小结 | 第70-71页 |
| 第五章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·本论文的主要结论 | 第71-72页 |
| ·有待进一步研究的问题 | 第72-73页 |
| 附录 MATLAB BP神经网络程序 | 第73-75页 |
| 1 交通荷载预测程序 | 第73-74页 |
| 2 PCI预测程序 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第79页 |