TY -的A2 Canestrari Francesco AU - Chopra, Tanuj盟——Parida走软盟——Kwatra Naveen AU - Chopra, Palika PY - 2018 DA - 2018/03/29 TI -路面的发展困境恶化预测模型利用遗传规划的城市道路网络的SP - 1253108六世- 2018 AB -本研究的目的是开发模型预测城市道路网络的路面恶化的困境。遗传编程(GP)已经被用于开发五个模型预测路面的痛苦:模型1裂缝发展,模型2松散发展,模型3壶穴的过程,模型4发情的进展,和模型5的粗糙度进展。数据已经收集了从邦城市的道路,旁遮普,印度;2012 - 2015年期间,16路已经选择的网络数据收集的目的。数据被分为两组,即训练数据集(2012年和2013年)期间收集的数据和验证数据集(2014年到2015年期间收集的数据)。有两种健身功能的评估模型,即确定系数( R ²)和均方根误差(RMSE),推断,GP模型预测精度高的路面求救,帮助决策者充分和及时的基金分配城市道路网络的保护。SN - 1687 - 8086 UR - https://doi.org/10.1155/2018/1253108 - 10.1155 / 2018/1253108摩根富林明土木工程的进步PB - Hindawi KW - ER