模糊时间序列与粒子群算法结合的路面性能预测模型

“基于多粒度模糊时间序列和粒子群算法的路面性能预测模型，利用专家系统与应用中的模糊时间序列理论和粒子群优化技术，构建了对国际平整度指数（IRI）的预测模型。该模型通过自动聚类处理原始数据，建立二阶模糊趋势模型，并结合PSO算法优化预测性能。” 在公路维护和管理中，路面性能预测是一项关键任务，它直接影响到道路的安全性和经济性。本文提出的预测模型结合了多粒度模糊时间序列分析和粒子群优化（PSO）算法，旨在更准确地预测路面平整度的变化趋势，即IRI值。IRI是衡量路面平整度的重要指标，与行车舒适度和道路安全性紧密相关。 首先，研究者将IRI值在不同的粒度空间中进行划分，形成主因子和子因子，这一过程基于数据的内在结构和自动聚类技术。这种多粒度处理方式能够更细致地捕捉到数据的复杂性和不确定性。 接着，研究中提出了一种二阶模糊趋势模型，用于描述各个因子的模糊变化趋势。模糊趋势关系分类方法则进一步帮助识别和描述这些趋势之间的关系，为预测提供依据。模糊逻辑在这里的作用是处理不确定性，使得模型能够适应路面性能数据的非线性和不规则性。 随后，为了提高预测的精度，研究者引入了粒子群优化算法。PSO是一种全局优化技术，能够搜索解空间，找到最优参数配置，从而优化性能模型。在考虑各种不确定因素的同时，PSO算法能够有效地预测多粒度空间的模糊趋势状态，提高预测的准确性和可靠性。 实验部分，该模型在超过20,000个数据样本上进行了验证，与多项式拟合、自回归积分移动平均（ARIMA）和反向传播神经网络（BPNN）等传统方法相比，新模型在均方根误差（RMSE）和相对误差（RE）方面表现出更好的性能。这表明，基于多粒度模糊时间序列和粒子群算法的预测模型在路面性能预测领域具有显著优势，能为公路管理和决策提供更精确的信息支持。 这项研究创新性地将模糊时间序列理论与优化算法相结合，为路面性能预测提供了一个有效且实用的工具，对于交通工程领域的路面维护策略制定具有重要的理论和实践意义。