华南理工大学学报(自然科学版)

作者：张金喜, 平馨颖, 郭旺达, 张宇轩

单位：北京工业大学 交通工程北京市重点实验室，北京 100124

关键词：道路路面,智能终端,智能手机App,IRI,行车振动,预测精度

基金：国家自然科学基金项目(52278423)

在路面平整度预测达到规范化、标准化的同时，面向智慧城市、智能交通设施建设，路面平整度IRI（国际平整度指数）的快速、高频次、低成本的智能预测也得到了广泛研究，但基于不同智能设备的平整度预测精度、预测效果等尚未得到深入的研究。该研究首先利用笔者课题组开发的两种智能预测设备，即路面行车数据采集智能手机App软件和路面行车数据采集智能终端，开展了路面行车实验，采集了行车振动、速度、位置等数据；然后引入随机森林模型，确定了最能够反映IRI影响的4个振动加速度特征指标；接着利用循环神经网络（RNN）、门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）3种神经网络，建立了路面平整度IRI的预测模型，并对不同模型、不同设备的IRI预测精度进行了对比。结果表明：LSTM在3种神经网络模型中实现了最好的鲁棒性和最高的预测精度，两个智能设备预测IRI的决定系数分别为0.864和0.789，智能终端的预测精度高于智能手机。研究成果对于提升我国道路路面平整度预测和监测的信息化水平、提高道路养护决策科学化水平等，具有重要的理论意义和应用价值。

来源：2025年第6期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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