摘要：為了提高城市道路的修筑質(zhì)量，本文提出了具體的施工方案和路基質(zhì)量的檢測(cè)方法。這種檢測(cè)方法是依托神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，通過輸入層、模式層、求和層、輸出層4個(gè)層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)溫度指標(biāo)、濕度指標(biāo)、應(yīng)變指標(biāo)、壓力指標(biāo)、沉降指標(biāo)對(duì)路基質(zhì)量的影響進(jìn)行分析。試驗(yàn)過程和試驗(yàn)結(jié)果表明，四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法可以有效地檢測(cè)路基質(zhì)量，并間接證明了給出的施工方案對(duì)城市道路施工的有效性。

關(guān)鍵詞：城市道路施工；四層方案；四層網(wǎng)絡(luò)；路基質(zhì)量

中圖分類號(hào)：U41""""""""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

在現(xiàn)代化城市中，道路交通占有十分重要的地位，在一定程度上影響了城市的日常運(yùn)轉(zhuǎn)。城市道路承載各種類型的車輛，在高頻次反復(fù)使用下會(huì)出現(xiàn)各種缺陷，例如路面破損、路基坍塌等問題，嚴(yán)重影響交通網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)[1]。因此，在這種情況下，確定更加合理的施工方案、保證城市道路的修筑質(zhì)量具有十分重要的意義。同時(shí)，對(duì)影響城市道路最重要的路基部分進(jìn)行有效檢測(cè)也可以進(jìn)一步延長(zhǎng)城市道路的使用壽命[2]。城市道路的路基會(huì)受到多方面因素的影響，其中地震、洪水等自然災(zāi)害的影響大，但發(fā)生幾率小、不容易建立規(guī)律性的預(yù)防機(jī)制。人為因素的影響則跨越了設(shè)計(jì)階段、施工階段和養(yǎng)護(hù)階段，如果能充分考慮路基所處環(huán)境、建立準(zhǔn)確的評(píng)估模型，就可以有效地改善人為因素的不利影響，延長(zhǎng)城市道路路基的使用壽命[3]。因此，本文在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的基礎(chǔ)上，提出一種四層網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法，用來檢測(cè)城市道路路基。

1城市道路的修筑方案和施工流程

為了提高城市道路的修筑質(zhì)量，一般采用多層次的道路修筑方案。這些層次按照一定的工藝流程逐一鋪設(shè)、壓實(shí)，最后形成密實(shí)的路層結(jié)構(gòu)。在本文的修筑方案中，采用四層次的道路結(jié)構(gòu)，第一層是面層，第二層是基層，第三層是墊層，第四層是路基。這4個(gè)層次如圖1所示。

路面直接接觸行車，因此對(duì)車輛行駛速率、駕駛安全有直接影響。根據(jù)不同的需求，可以為城市道路鋪筑不同的路面。常見路面類型有瀝青路面、混凝土路面、碎石路面、塊料路面及無機(jī)料結(jié)合穩(wěn)定路面等，不同類型路面有其對(duì)應(yīng)的施工工法，分類如圖2所示。

在城市道路的各個(gè)層次中，路面直接承載同行的車輛和重物，需要更加堅(jiān)固的修筑方案。同時(shí)，路基位于最底層，是整個(gè)道路的承載層，它的質(zhì)量好壞直接影響城市道路的使用壽命。如果路基出現(xiàn)問題，那么道路就會(huì)出現(xiàn)坍塌、沉降、滑移等一系列問題。因此，在接下來的工作中，將利用四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)城市道路的路基質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)。

2四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

城市道路的路基質(zhì)量受到多種因素的影響，如果要分析這種影響，就要建立各因素到路基質(zhì)量間的關(guān)系模型。但從實(shí)際情況看，這些因素?zé)o法和路基質(zhì)量形成直觀的關(guān)系，這就需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行訓(xùn)練和判斷。本文將四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為二者關(guān)系識(shí)別的具體方法。

將城市道路路基的自然災(zāi)害類影響因素設(shè)定為θA，城市道路路基的人為原因類影響因素設(shè)置為θB，可以根據(jù)二者間發(fā)生的概率進(jìn)行判定模型設(shè)計(jì)，如公式（1）所示。

式中：lA為城市道路路基發(fā)生自然災(zāi)害類問題的代價(jià)；lB為城市道路路基發(fā)生人為原因類問題的代價(jià)；fA為城市道路路基發(fā)生自然災(zāi)害類問題的概率密度函數(shù)；fB為城市道路路基發(fā)生人為原因類問題的概率密度函數(shù)；hA為城市道路路基發(fā)生自然災(zāi)害類問題的先驗(yàn)概率；hB為城市道路路基發(fā)生人為原因類問題的先驗(yàn)概率，由此得到公式（2）、公式（3）。

式中：NA為城市道路路基發(fā)生自然災(zāi)害類問題的樣本數(shù)量；NB為城市道路路基發(fā)生人為原因類問題的的樣本數(shù)量。

由此可以得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的核函數(shù)，如公式（4）所示。

式中：m為參與迭代訓(xùn)練和運(yùn)算的總樣本；δ為迭代訓(xùn)練中的平滑因子；Xai為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第i個(gè)輸入?yún)⒘俊?/p>

在本文的迭代過程中，使用了四層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。四層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括4個(gè)不同的層次，輸入層負(fù)責(zé)納入對(duì)路基質(zhì)量可能產(chǎn)生影響的各種因素，例如溫度指標(biāo)、濕度指標(biāo)、應(yīng)變指標(biāo)、壓力指標(biāo)、沉降指標(biāo)等等。將這些指標(biāo)對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)一步送入模式層進(jìn)行類別歸屬訓(xùn)練，再送入求和層判定其和路基質(zhì)量的關(guān)系概率。在輸出層中，將破損、沉降、裂縫、滑移等常見的情況納入對(duì)路基質(zhì)量的常見問題表達(dá)中。四層網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖3所示。

3基于四層網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法及試驗(yàn)

從圖3的四層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可知，輸入層需要納入足夠樣本數(shù)量的各影響指標(biāo)的表征數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)必須通過溫度、濕度、應(yīng)變、壓力、沉降等類型的傳感器才能獲得。在通過各類傳感器獲得足夠豐富的各指標(biāo)數(shù)據(jù)后，就可以將其納入到四層網(wǎng)絡(luò)的輸入層。后續(xù)的處理過程一共包括以下幾個(gè)環(huán)節(jié)。第一個(gè)環(huán)節(jié)：各傳感器采集路基所在環(huán)境的樣本數(shù)據(jù)。第二個(gè)環(huán)節(jié)：對(duì)各樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，消除物理量單位不同和量綱大小的影響。第三個(gè)環(huán)節(jié)：構(gòu)建四層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將其作為訓(xùn)練模型。第四個(gè)環(huán)節(jié)：通過數(shù)據(jù)的輸入、模型的迭代訓(xùn)練，確定四層次網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)。第五個(gè)環(huán)節(jié)：在迭代誤差足夠小的情況下，終止迭代訓(xùn)練。第六個(gè)環(huán)節(jié)：將此時(shí)的四層次網(wǎng)絡(luò)用來判斷“某因素”和“路基質(zhì)量”關(guān)系，得到路基質(zhì)量的檢測(cè)結(jié)果。

基于四層網(wǎng)絡(luò)的路基質(zhì)量檢測(cè)流程如圖4所示。需要指出的是，上述方法在實(shí)際使用的過程中，配置的傳感器種類必須和實(shí)際需求對(duì)應(yīng)，以保證四層網(wǎng)絡(luò)得到足夠的輸入數(shù)據(jù)，并且能夠進(jìn)行合理訓(xùn)練。

由于采集樣本數(shù)據(jù)經(jīng)過的傳感器不同，因此物理量的單位、大小都各不相同，為了避免不同類數(shù)據(jù)間的差異給迭代訓(xùn)練過程造成影響，需要采用歸一化來進(jìn)行處理。樣本數(shù)據(jù)的歸一化處理，如公式（5）所示。

（5）

式中：x'為樣本數(shù)據(jù)的歸一化結(jié)果；x為樣本數(shù)據(jù)的原始值；xmax為樣本數(shù)據(jù)的最大值；xmin為樣本數(shù)據(jù)的最小值。

全部樣本數(shù)據(jù)經(jīng)過歸一化的處理，其中部分?jǐn)?shù)據(jù)可以參照表1和表2。

按照本文提出的四層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法，對(duì)路基質(zhì)量的影響因素進(jìn)行判定并和實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果見表3。

從上述結(jié)果可以看出，按照本文提出的四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)隨機(jī)抽取的6組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)判斷，結(jié)果都正確，證實(shí)了所提方法的有效性。

進(jìn)一步用本文提出的四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和兩種參照方法檢測(cè)路基質(zhì)量，并觀察不同方法的檢測(cè)效果。這兩種參照方法，一個(gè)是基于遺傳算法的檢測(cè)方法，一個(gè)是基于支持向量機(jī)的檢測(cè)方法。在對(duì)比過程中，一共使用了800組樣本數(shù)據(jù)，不同方法的檢測(cè)結(jié)果對(duì)比情況：當(dāng)樣本數(shù)據(jù)量不斷增加時(shí)，基于遺傳算法的檢測(cè)方法和基于支持向量機(jī)的檢測(cè)方法會(huì)出現(xiàn)更高的誤檢率，從而導(dǎo)致路基質(zhì)量問題的原因判斷錯(cuò)誤，進(jìn)而使800組樣本數(shù)據(jù)整體的正確檢出率下降。而本文提出的四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，隨著樣本數(shù)據(jù)量的不斷增加，檢測(cè)質(zhì)量沒有明顯下降，一直維持在90%以上的較高水平。3種方法檢測(cè)結(jié)果的對(duì)比如圖5所示。

綜合上述兩組試驗(yàn)結(jié)果，充分證實(shí)了本文提出的四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)路基質(zhì)量及其影響原因檢測(cè)的有效性。

4結(jié)論

在現(xiàn)代化的城市運(yùn)轉(zhuǎn)中，道路交通網(wǎng)絡(luò)扮演著極為重要的角色，因此須重視城市道路修筑和安全保護(hù)。在本文的研究工作中，首先，提出了城市道路的四層修筑方案，并給出了具體的施工流程。其次，針對(duì)城市道路系統(tǒng)的路基質(zhì)量檢測(cè)問題，提出了基于四層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法，利用不同傳感器采集不同影響因素，將其納入輸入層，作為輸入數(shù)據(jù)，送入模式層完成迭代訓(xùn)練并通過求和層判斷與輸出的對(duì)應(yīng)關(guān)系。在試驗(yàn)過程中，本文提出了路基質(zhì)量檢測(cè)方法的完整流程，并對(duì)不同傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。不同影響因素的檢測(cè)結(jié)果證明了本文所提的方法的有效性。在大樣本數(shù)據(jù)的測(cè)試下，對(duì)所提出的方法、基于遺傳算法的檢測(cè)方法、基于支持向量機(jī)的檢測(cè)方法的檢測(cè)效果進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果進(jìn)一步顯示，本文所提的方法檢測(cè)準(zhǔn)確率更高，對(duì)保障城市道路安全是有效的。

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