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申请/专利权人：江苏高速公路工程养护技术有限公司;南京道润交通科技有限公司

摘要：本发明提供一种路面性能衰变的影响因素的确定方法，包括：建立路段样本数据库，路段样本数据库包括每个路段样本的若干个特征和其对应的性能数据；创建逐步回归模型，每个路段样本的若干个特征作为模型输入，性能数据的衰变速率作为模型输出；将路段样本的若干个特征逐个引入逐步回归模型，每引入一个特征后进行F检验，并对已引入的特征逐个进行t检验；根据F检验结果及t检验结果对特征值的显著性程度进行排序，以获取对路面的性能数据的衰变速率影响最显著的特征。本发明采用逐步回归分析确定影响路面性能衰变的关键影响因素，能够精确地获取影响路面性能衰变的关键影响因素，对路面性能预测、针对性的路面养护决策都具有较大意义。

主权项：1.一种路面性能衰变的影响因素的确定方法，其特征在于，包括：建立路段样本数据库，所述路段样本数据库包括每个路段样本的若干个特征、其对应的性能数据及性能数据的衰变速率；所述性能数据包括车辙深度RD、国际平整度指数IRI、横向力系数SFC、横缝间距TCS；拟合车辙深度RD的计算公式为：RD＝k·t+b；其中，t为服役时间，k的绝对值表示衰变速率，b表示新建路面的拟合车辙深度RD的初始值；国际平整度指数IRI的计算公式为：IRI＝k·t+b；其中，t为服役时间，k的绝对值表示衰变速率，b表示新建路面的国际平整度指数IRI的初始值；横向力系数SFC的计算公式为：SF＝k·t+b；其中，t为服役时间，k的绝对值表示衰变速率，b表示新建路面的横向力系数SFC的初始值；横缝间距TCS的计算公式为：TCS＝a·tb；其中，t为服役时间，b的绝对值表示衰变速率，a表示服役时间为1年时的横缝间距TCS；创建逐步回归模型，其中，每个路段样本的若干个特征作为模型输入，性能数据的衰变速率作为模型输出；将路段样本的若干个特征逐个引入逐步回归模型，将车辙深度RD、国际平整度指数IRI、横向力系数SFC、横缝间距TCS的衰变速率作为输出，每引入一个特征后进行F检验，并对已引入的特征逐个进行t检验，以得到F检验结果、t检验结果及显著变量的系数；根据显著变量的系数，对路段样本数据库中的数据进行拟合，确定反映路面属性信息与路面的性能数据的衰变速率之间关系的拟合曲线模型；根据F检验结果及t检验结果对特征值的显著性程度进行排序，以获取对路面的性能数据的衰变速率影响最显著的特征；其中，根据t检验结果中的P值的大小进行排序，对于相同的P值按照F检验结果中F比对特征值的显著性程度进行排序，以获取对路面的性能数据的衰变速率影响最显著的特征。

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