ty -jour a2 -chehab，ghassan au -saha，Prokothes au -ksaibati，khaled au -au -atadero，rebecca py-2017 da -2017/11/11/19 ti-开发路面遇险遇险模型，用于使用Markovian Procavian Probialistic SP--8292056 VL -2017 AB-在科罗拉多州，科罗拉多州运输部（CDOT）利用其路面管理系统（PMS）管理大约9,100英里的州际公路，公路和低量的道路。现有PMS目前正在使用三种类型的恶化模型：特定于网站，家庭和专家意见曲线。这些曲线是使用确定性技术开发的。在确定性技术中，不考虑与交通和天气有关的路面恶化的不确定性。考虑到不确定性的概率模型会导致更准确的曲线。在这项研究中，使用离散时间马尔可夫过程的概率模型是针对五个遇险指数的五个遇险指数：横向，纵向，疲劳，车辙和乘车指数，作为在低容量道路上的案例研究。回归技术使用从马尔可夫过程估计的指数的预测分布来开发劣化路径。结果表明，随着时间的流逝，纵向，疲劳和车辙指数的恶化非常缓慢，而横向指数显示出更快的恶化。开发的劣化模型具有确定系数（ r ²）高于0.84。由于概率模型提供了更准确的结果，因此建议将这些模型用作小批量道路的CDOT PM中的家庭曲线。SN -1687-8086 UR -https：//doi.org/10.1155/2017/8292056 do -10.1155/2017/2017/8292056 JF-土木工程PB的进步PB- Hindawi KW- ER-