引言

沥青路面作为我国公路系统的主要结构形式，其使用性能直接影响行车安全与出行体验。近年来，随着车流量增长与气候条件复杂化，沥青路面病害出现频率与损坏速度明显上升。为保障道路长期服务能力，必须依靠高效、准确的试验检测与数据分析手段，对路面状态进行动态监测与精准评估。传统的人工判读与静态评估方式，在数据处理效率与预测能力方面均存在明显短板。伴随信息技术的快速发展，大数据与人工智能方法逐步渗透到基础设施领域，为病害预测模型构建提供了新的技术路径。本文围绕沥青路面试验检测数据的智能分析与病害预测问题，提出融合多指标的特征提取方法，并构建支持向量机与决策树等模型，评估其在不同路况场景中的适用性，为路面精细化管养提供参考依据。

一、公路沥青路面试验检测数据的特性与处理需求

公路沥青路面试验检测涵盖面层材料性能、结构层承载能力与路用性能等多个维度，数据类型复杂、来源多样。常见检测手段包括弯沉测试、车辙深度测量、路面平整度评估、渗水系数试验及马歇尔稳定度试验等，不仅数据量大，而且频次高、时间跨度长。在实际工程中，这些检测数据往往以表格形式呈现，数据结构不统一、维度差异明显，传统方法难以实现高效整合与自动化处理，限制了信息的深度利用。

随着自动化检测装备与数据采集系统的普及，路面检测数据呈现出空间连续性与时间序列性特征。这类数据在实际处理中易受外部环境干扰，如气温、降水、荷载变化等非结构性信息的叠加效应，导致数据波动性强。面对多源异构数据，如何统一格式、提取关键特征并建立有效关联，成为数据智能分析的前提。采用归一化、标准化与主成分分析等手段，可有效压缩数据维度，提高处理效率。与此同时，将历史病害数据与检测指标进行标注关联，为后续模型训练提供数据基础，使分析结果更具工程实际指导意义。

二、数据智能分析方法在路面性能评估中的应用

在传统试验检测体系基础上，引入智能分析方法可实现对海量检测数据的自动分类、异常识别与趋势判断。机器学习技术尤其适用于沥青路面病害问题的建模预测，其中支持向量机（SVM）、随机森林（RF）与K近邻（KNN）等算法在工程应用中表现出良好的稳定性与解释性。以支持向量机为例，该算法适合处理小样本、高维度数据的分类问题，通过构建最优分类边界，判别不同检测指标组合下的病害类型，可有效提升识别准确率。

以一条典型省道为研究对象，对其连续三年检测数据进行清洗与训练，构建以弯沉值、平整度、渗水系数等指标为输入，病害类型为输出的预测模型。结果显示，采用SVM模型识别裂缝类病害的准确率达89.3%，优于传统的判别分析方法。此外，集成学习方法如随机森林，可在多次采样基础上生成强分类器，对数据波动敏感性较低，适用于长期监测下的稳定性判断。结合可视化分析平台，可动态展示不同路段病害发展趋势与风险等级，为决策部门制定养护计划提供数据支撑。

在实际应用中，还可通过构建评价函数，设定权重对不同检测指标进行综合评分，量化评估路面性能等级。通过数据分析平台输出路段风险热力图，便于识别薄弱点位，实现“点线面”结合的风险预警体系，提高道路管理的前瞻性与响应速度。

三、病害预测模型构建的路径与关键技术

沥青路面病害预测模型的核心在于建立检测数据与病害发展之间的映射关系。病害种类繁多，发展机制复杂，受材料老化、结构疲劳与环境侵蚀等多重因素影响。构建高精度预测模型需在数据充分性、特征代表性与算法适配性之间取得平衡。首先应建立涵盖代表性强、数据质量高的训练集，将检测指标与历史病害记录进行一一对应，构成结构化样本。通过相关性分析筛选对病害影响显著的关键因子，避免模型因冗余信息导致过拟合。

在建模过程中，可采用多种算法进行对比试验，以选择最优模型组合。针对非线性变化显著的车辙病害，可引入神经网络模型进行回归分析，通过多层感知器结构提高拟合能力。而对发展路径相对清晰的裂缝类病害，决策树模型可通过分支逻辑清晰表达病害演化过程，便于解释与修正。近年来，深度学习方法如卷积神经网络（CNN）也开始应用于图像类检测数据的病害识别，可进一步拓展预测模型的适用范围。

预测模型建成后，应通过实际工程数据进行验证评估，检验其泛化能力与鲁棒性。可设置训练集与验证集比例，采用交叉验证手段减少偶然性影响。在评估指标方面，可引入均方误差（MSE）、准确率、召回率等多维指标，全面反映模型性能。为提升模型实用性，还可嵌入地理信息系统（GIS），实现预测结果与道路空间信息的动态匹配，增强病害监测的直观性与管理可操作性。

四、推动智能化检测与预测系统在道路养护中的集成应用

将智能分析与病害预测模型嵌入道路管理体系，可显著提升养护工作的科学性与主动性。基于模型输出的病害风险等级，可对路网进行分级管理，优化维修资源配置，避免“大修小用”或“轻病重修”的资源浪费。通过构建“数据采集—智能分析—模型预测—预警响应”一体化链条，形成高效闭环的管理系统，支撑从日常巡查到中长期规划的全周期运维策略。

此外，应推动自动化检测设备与智能系统深度融合，如将车载激光扫描、无人机航测与地质雷达等先进设备纳入常规检测体系，提升数据的空间覆盖度与精度水平。通过统一数据接口与分析平台，实现跨区域、跨时段的数据共享与模型联动，形成多部门协同的养护决策支持系统。同时，应重视系统可拓展性，便于后期接入新的检测设备或算法模型，保持系统的技术前沿性与长期适应力。

政策层面也应加快制定相关标准与规范，明确检测数据格式、模型评估标准与信息安全要求，推动智能检测成果在工程招标、养护验收中的应用。鼓励科研机构、高校与企业合作共建试点平台，开展算法优化、案例验证与实地应用推广，推动试验检测智能化成果从技术储备转向实际生产力。通过制度引导与技术创新双轮驱动，逐步构建起以数据驱动为核心的现代化路面养护体系。

结论

本文基于沥青路面试验检测的现实需求，探讨了数据智能分析与病害预测模型在道路工程中的应用路径。研究表明，融合多源检测数据并引入机器学习算法，可实现对典型病害的高效预测与精准评估，有效提升路面管理水平。未来应加强模型集成化、平台系统化建设，推动智能检测成果在路网养护中的落地应用。通过数据驱动、模型引领、制度保障的协同推进，有望实现从“经验维护”向“智能养护”的跨越，助力我国公路基础设施迈向高质量发展阶段。

参考文献

[1] 马涛,王仁智,陈丰,等.车-路协同下路面状态感知技术发展现状与展望[J].山东大学学报(工学版),2024,54(05):1-28.

[2] 耿清清.非均匀介质中探地雷达数值模拟及小波变换处理应用研究[D].安徽建筑大学,2024.

[3] 《中国公路学报》编辑部.中国路面工程学术研究综述·2024[J].中国公路学报,2024,37(03):1-81.

[4] 北京城建设计发展集团.双碳目标下城市综合建设技术研究和实践[M].文化发展出版社:202302.702.

作者：周少华，单位：内蒙古路桥集团有限责任公司；邮编：010060