An Overview of Pavement Degradation Prediction Models
Notice bibliographique
Résumé
Pavement management systems (PMSs) have a primary role in determining pavement condition monitoring and maintenance strategies. Moreover, many researchers have focused on pavement condition evaluation tools, starting with data collection, followed by processing, analyzing, and ultimately reaching practical conclusions regarding pavement condition. The analysis step is considered an essential part of the pavement condition evaluation process, as it focuses on the tools used to find the most accurate results. On the other hand, prediction models are important tools used in pavement condition evaluation to determine the current and future performance of the road pavement. Therefore, pavement condition prediction has an effective and significant role in identifying the appropriate maintenance techniques and treatment processes. Moreover, pavement performance indices are commonly used as key indicators to describe the condition of pavement surfaces and the level of pavement degradation. This paper systematically summarizes the existing performance prediction models conducted to predict the condition of asphalt pavement degradation using pavement condition indexes (PCI) and the international roughness index (IRI). These performance indices are commonly used in pavement monitoring to accurately evaluate the health status of pavement. The paper also identifies and summarizes the most influencing parameters in road pavement condition prediction models and presents the strength and weaknesses of each prediction model. The findings show that most previous studies preferred machine learning approaches and artificial neural networks forecasting and estimating the road pavement conditions because of their ability to deal with massive data, their higher accuracy, and them being worthwhile in solving time-series problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».