Utilizing spatial artificial intelligence to develop pavement performance indices: a case study
Notice bibliographique
Résumé
Pavement performance assessment and prediction are crucial for efficient infrastructure management and strategic planning of maintenance activities. Conventional techniques are insufficient and lack the efficiency and flexibility required for modern transportation networks. This study proposes a groundbreaking integrated approach that merges machine learning (ML) classification techniques with Geographical Information Systems (GIS) to evaluate road conditions using the Pavement Condition Index (PCI) and the International Roughness Index (IRI). Given that IRI data collection is more straightforward and cost-effective than gathering pavement distress data, this study aims to classify the IRI of flexible pavements to estimate PCI models using advanced ML algorithms (Artificial Neural Network (ANN), Adaptive Boosting (AdaBoost), Support Vector Machine (SVM), Decision Trees (DT), and Random Forest (RF)) and accurately determine pavement conditions. This research gathered 1042 data points using a smartphone application, TotalPave, to measure the IRI values for the (Nizwa-Muscat) and (Muscat-Nizwa) routes in the Sultanate of Oman. It meticulously applied feature selection techniques to identify the pavement parameters significantly impacting pavement performance. The research then spatially visualized and analyzed the results to determine the critical pavement sections. Among the ML models, RF demonstrated outstanding performance with an accuracy rate of 99.9% and an F1-score of 99. SVM has the lowest accuracy of 85.8% and an F1-score of 40.3. A comprehensive assessment comprising a confusion matrix, uncertainty analysis, box and whisker plot, and noise sensitivity provides in-depth insights into the reliability and consistency of predictions. The ML and GIS methods revolutionized the way transportation agencies interpret and implement their findings. The proposed framework is not merely a tool, but a transformative solution that facilitates the formulation of proactive maintenance strategies and optimizes resource utilization by providing a scalable and intelligent decision-support tool designed specifically for pavement management systems (PMS).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».