Artificial intelligence techniques for pavement performance prediction: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pavement performance prediction is a major part of a pavement management system that directly impacts the effectiveness of maintenance and rehabilitation decisions. The prediction methods are commonly based on empiricism and traditional statistical models. In recent years, the application of Artificial Intelligence (AI) techniques for pavement performance prediction has gained momentum. These advanced techniques have shown promising results in civil and infrastructure analysis and asset management. With the help of AI, the accuracy and efficiency of pavement performance data analysis are able to be further improved. In this article, a systematic literature review of the existing studies related to pavement performance prediction with supervised AI and ML techniques was conducted. Articles that predicted pavement performance using image processing and computer vision methods were excluded. A total of 1370 peer-reviewed articles from IEEE Xplore, ACM Digital Library, TRID, and Scopus were initially identified, 158 of which met all inclusion and exclusion criteria and were included for the review. PRISMA guidelines were followed for conducting and reporting the review. Neural networks were the most commonly used algorithms, and the majority of the articles focused on flexible pavements and predicting the International Roughness Index (IRI), followed by Rutting. We present a summary of the algorithms, databases, input and output variables used in the previous models and discuss the existing research gaps and directions for future work.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle