| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 路面养护决策的国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.4 论文文的主要工作和组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 路面预防性养护需求分析及关键技术研究 | 第17-28页 |
| 2.1 预防性养护需求分析以及路面性能指标 | 第17-22页 |
| 2.1.1 预防性养护的需求分析 | 第17-19页 |
| 2.1.2 路面使用性能评价指标 | 第19-22页 |
| 2.2 基于数据挖掘的路面预防性养护决策关键技术研究 | 第22-25页 |
| 2.2.1 路面预防性养护决策的数据挖掘技术 | 第22-25页 |
| 2.3 路面预防性养护决策研究的整体框架 | 第25-27页 |
| 2.4 小结 | 第27-28页 |
| 第3章 公路路面性能数据异常检测 | 第28-48页 |
| 3.1 主要数据质量问题 | 第28页 |
| 3.2 异常检测方法的选择 | 第28-29页 |
| 3.3 基于iForest的路面性能数据异常检测原理 | 第29-32页 |
| 3.3.1 iForest的预备知识 | 第29-31页 |
| 3.3.2 基于iForest的路面性能数据异常检测流程 | 第31-32页 |
| 3.4 路面使用性能iForest异常挖掘的具体实现 | 第32-47页 |
| 3.4.1 模型属性选择 | 第32-34页 |
| 3.4.2 路面性能数据的模型训练 | 第34-37页 |
| 3.4.3 路面性能数据的模型评估 | 第37-39页 |
| 3.4.4 路面性能数据异常挖掘结果分析 | 第39-45页 |
| 3.4.5 iForest与ORCA,LOF以及Random Forests的对比 | 第45-47页 |
| 3.5 小结 | 第47-48页 |
| 第4章 路面使用性能预测与性能衰减关联挖掘分析 | 第48-64页 |
| 4.1 路面使用性能预测的基本思想 | 第48-50页 |
| 4.1.1 预测模型的选择 | 第48-49页 |
| 4.1.2 路面使用性能预测整体流程 | 第49-50页 |
| 4.2 基于回归模型和灰色系统的组合预测模型求解 | 第50-53页 |
| 4.2.1 回归预测模型参数估计 | 第50-51页 |
| 4.2.2 灰色系统预测参数估计 | 第51-52页 |
| 4.2.3 组合预测模型 | 第52-53页 |
| 4.3 路面使用性能的预测实现 | 第53-58页 |
| 4.3.1 路面性能回归预测 | 第54-55页 |
| 4.3.2 路面性能灰色系统预测 | 第55-57页 |
| 4.3.3 组合预测结果对比 | 第57-58页 |
| 4.4 路面使用性能衰减关联规则挖掘与分析 | 第58-63页 |
| 4.4.1 路面衰减关联规则挖掘算法分析 | 第59-61页 |
| 4.4.2 衰减因素关联规则挖掘结果分析 | 第61-63页 |
| 4.5 小结 | 第63-64页 |
| 第5章 路面预防性养护辅助决策 | 第64-73页 |
| 5.1 目前养护决策的基本方式 | 第64页 |
| 5.2 基于灰色物元发路面养护辅助决策 | 第64-69页 |
| 5.2.1 养护决策优化策略以及决策流程 | 第64-66页 |
| 5.2.2 基于灰色物元法的路面养护优先级排序 | 第66-69页 |
| 5.3 灰色物元养护辅助决策应用 | 第69-72页 |
| 5.3.1 灰色物元法优先级排序结果 | 第69-71页 |
| 5.3.2 辅助决策养护资金需求对比 | 第71-72页 |
| 5.4 小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79页 |
