城市道路养护策略优化方法及系统与流程

本发明涉及交通工程，尤其涉及城市道路养护策略优化方法及系统。

背景技术：

1、交通工程是研究和设计城市、乡村以及交通网络的学科，包括道路、桥梁、交通信号系统等基础设施的规划、设计和养护。该领域致力于提高交通系统的效率、安全性和可持续性，以满足人们的出行需求并优化交通运输资源的利用。

2、城市道路养护策略优化方法指的是通过优化道路养护策略来改善城市道路的维护和管理。城市道路的维护包括常规的路面修复、标线维护、排水系统维修等，而道路养护策略优化方法旨在通过合理的规划和策略，使道路养护工作更高效、经济，并确保道路资产的长期可持续性使用。该方法的目的是提高道路养护工作的效果和效率，以延长道路使用寿命、减少维修成本、提升交通安全性，同时提供舒适和高效的出行环境。通过合理的策略优化，城市可以更好地分配资源，提前进行养护预测和规划，从而及时修复和维护道路，减少交通事故和堵塞，提升整体道路网络的鲁棒性和可靠性。为了达成这样的效果，城市道路养护策略优化方法通常采用多种手段。其中包括大数据分析和决策支持系统，通过收集和分析相关数据，为决策者提供科学的依据和参考。此外，还可以应用模型和算法进行预测和评估，以确定最佳养护策略。同时，利用先进的技术和工具，如远程监测设备、机器学习和人工智能等，可以实现道路状况的实时监控和自动化养护，提高养护工作的效率和准确性。综合运用这些手段，城市可以更好地管理和优化道路养护策略，以提供更好的交通服务和可持续的道路系统。

3、在城市道路养护策略优化方法中，现有的道路养护策略方法往往较为静态，缺乏实时性和动态调整能力，可能导致养护策略不够精确或滞后。此外，大多数传统方法仅仅依赖于人工巡检和历史数据，这可能导致数据的不完整性和不准确性。而且，传统方法中缺乏对多种养护指标的综合考虑，可能导致策略的片面性。同时，现有方法中的养护记录和资料管理往往采用传统的数据库方式，这在一定程度上可能导致数据被篡改或伪造，缺乏足够的安全性和信任性。最后，由于缺乏对现代技术，如深度学习和神经网络的有效应用，现有方法在道路损坏预测的准确性和可靠性上仍有较大的不足。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的城市道路养护策略优化方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：城市道路养护策略优化方法，包括以下步骤：

3、s1：利用无人机、遥感技术及智能交通系统对城市道路进行实时监测和定期巡检，收集交通流量、道路损坏、气候条件数据，生成综合道路数据集；

4、s2：基于所述综合道路数据集进行数据清洗、缺失值处理，使用数据挖掘技术进行特征工程，提取道路损坏与环境因素的关键特征，获取优化后的特征数据集；

5、s3：基于深度学习和神经网络技术，训练模型对所述优化后的特征数据集进行道路损坏的潜在位置和程度预测，出具损坏预测报告；

6、s4：使用多目标优化算法，结合所述损坏预测报告、安全性、经济性、环境影响指标，筛选和确定最优的道路养护策略，生成优化养护策略方案；

7、s5：结合基于数据驱动的道路养护预测模型和所述智能交通系统，对所述优化养护策略方案进行动态调整，合理安排养护时间、频率、资源和供应链，生成综合养护计划；

8、s6：应用区块链技术对每一次的养护活动进行记录，生成养护活动的区块链记录，同时基于维修历史进行策略持续优化，产生持续优化策略。

9、作为本发明的进一步方案，利用无人机、遥感技术及智能交通系统对城市道路进行实时监测和定期巡检，收集交通流量、道路损坏、气候条件数据，生成综合道路数据集的步骤具体为：

10、s101：利用无人机搭载的高分辨率摄像头，配合slam同时定位与地图构建技术进行三维建模，获取无人机图像数据集；

11、s102：使用地面基站与空中卫星间的光学和雷达技术收集数据，获取遥感图像数据集；

12、s103：连接城市交通数据中心，利用tensorflow或pytorch处理大数据流，获取交通实时数据集；

13、s104：使用pandas库对所述无人机图像数据集、遥感图像数据集和交通实时数据集进行数据融合，获取综合道路数据集。

14、作为本发明的进一步方案，基于所述综合道路数据集进行数据清洗、缺失值处理，使用数据挖掘技术进行特征工程，提取道路损坏与环境因素的关键特征，获取优化后的特征数据集的步骤具体为：

15、s201：使用scikit-learn库中的数据预处理工具，对所述综合道路数据集的数据进行标准化和归一化处理，得到清洗后的数据集；

16、s202：使用scikit-learn的imputer方法处理所述清洗后的数据集中的缺失值，得到完整数据集；

17、s203：利用随机森林或gbm算法进行特征选择，获取筛选特征集；

18、s204：对所述筛选特征集使用pca或t-sne进行特征降维，获取特征数据集。

19、作为本发明的进一步方案，基于深度学习和神经网络技术，训练模型对所述优化后的特征数据集进行道路损坏的潜在位置和程度预测，出具损坏预测报告的步骤具体为：

20、s301：基于所述特征数据集的性质选择cnn或lstm模型，作为选择的预测模型；

21、s302：采用he初始化或xavier初始化策略，为所述选择的预测模型赋初值，获取初始化的模型；

22、s303：利用adam或sgd优化器进行多轮迭代优化，对所述初始化的模型进行训练，获取训练完成的模型；

23、s304：将所述特征数据集输入训练完成的模型，得到预测值，出具损坏预测报告。

24、作为本发明的进一步方案，使用多目标优化算法，结合所述损坏预测报告、安全性、经济性、环境影响指标，筛选和确定最优的道路养护策略，生成优化养护策略方案的步骤具体为：

25、s401：选择nsga-ii或mopso算法作为选择的优化算法；

26、s402：确定安全性、经济性、环境影响的评价指标和权重，为策略优化设置评价准则，建立评价指标集；

27、s403：运用所述选择的优化算法，基于所述评价指标集和损坏预测报告，得到不同的策略组合并评估其表现，确定最佳策略，生成优化养护策略方案。

28、作为本发明的进一步方案，结合基于数据驱动的道路养护预测模型和所述智能交通系统，对所述优化养护策略方案进行动态调整，合理安排养护时间、频率、资源和供应链，生成综合养护计划的步骤具体为：

29、s501：使用增量学习策略，对模型进行在线更新，根据最新数据调整所述优化养护策略方案，生成动态调整后的策略方案；

30、s502：将所述动态调整后的策略方案细化为实际工作流程和时间表，作为综合养护计划；

31、s503：依据所述综合养护计划，使用线性规划确定资源分配，建立资源分配方案。

32、作为本发明的进一步方案，应用区块链技术对每一次的养护活动进行记录，生成养护活动的区块链记录，同时基于维修历史进行策略持续优化，产生持续优化策略的步骤具体为：

33、s601：每次养护数据上链前，通过智能合约进行数据完整性和真实性的验证；

34、s602：在区块链上，采用以太坊或超级账本技术，为每一次养护活动建立不可更改的记录，生成养护活动的区块链日志；

35、s603：利用区块链智能合约功能，在多方之间自动执行合同条款，确保养护资源和资金的正确流转，生成合同自动执行报告；

36、s604：分析所述区块链日志中的养护活动数据，利用机器学习技术提取策略执行的效果和问题点，进行策略调整，产生持续优化策略。

37、城市道路养护策略优化系统用于执行上述城市道路养护策略优化方法，所述城市道路养护策略优化系统是由数据收集与预处理模块、特征工程模块、模型训练与预测模块、策略生成与优化模块、区块链与资源配置模块组成。

38、作为本发明的进一步方案，所述数据收集与预处理模块结合无人机图像、遥感数据和交通实时数据进行数据融合，并使用pandas库和scikit-learn进行数据清洗，生成综合道路数据集；

39、所述特征工程模块基于综合道路数据，使用scikit-learn的imputer方法处理数据中的缺失值，再利用随机森林或gbm进行特征选择，并使用pca或t-sne进行特征降维，生成特征数据集；

40、所述模型训练与预测模块基于特征数据集，选择cnn或lstm作为模型结构，并用he初始化或xavier初始化进行模型初始化，使用adam或sgd优化器对模型进行训练，生成训练完成的模型和损坏预测报告；

41、所述策略生成与优化模块使用nsga-ii或mopso算法基于损坏预测报告和评价指标集进行策略优化，并运行算法生成多个策略组合进行评估；

42、所述区块链与资源配置模块使用以太坊或超级账本技术，为养护策略中的每一次养护活动建立不可更改的记录，并利用线性规划进行资源分配，生成养护活动的区块链日志和资源分配方案。

43、作为本发明的进一步方案，所述数据收集与预处理模块包括无人机数据子模块、实时交通数据子模块、数据清洗子模块；

44、所述特征工程模块包括缺失值处理子模块、特征选择子模块、特征降维子模块；

45、所述模型训练与预测模块包括模型选择子模块、模型初始化子模块、模型训练子模块；

46、所述策略生成与优化模块包括策略评价子模块、策略优化子模块、策略评估子模块；

47、所述区块链与资源配置模块包括区块链记录子模块、数据验证子模块、资源分配子模块。

48、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

49、本发明中，通过无人机和遥感技术对城市道路进行实时监测，能够快速、高效且全面地获取道路状态信息，提高了数据的准确性和实时性。通过深度学习和神经网络技术的应用确保了损坏预测的精确性和可靠性。通过多目标优化算法允许养护策略更全面地考虑多种指标，确保策略的全面性和效率。通过区块链技术的应用提高了养护活动记录的透明性和可信度，确保了养护信息的真实性和不可篡改性。综上所述，本发明能够更精确地预测和响应道路损坏，制定更为合理和经济的养护策略，并且有效提高了养护活动的透明性和可信度。