同济大学学报(自然科学版)

作者：张军，姜文涛，张云，罗婷倚，余秋琴，杨哲

单位：1.长安大学 公路养护装备国家工程实验室，陕西 西安 710064;2.长安大学 道路施工技术与装备教育部重点实验室，陕西 西安 710064;3.广西北投公路建设投资集团有限公司，广西 南宁530028;4.广西交科集团有限公司，广西 南宁530007

关键词：道路养护,探地雷达（GPR）,脱空病害,极限梯度提升（XGBoost）,时频域特征

基金：广西省交通运输行业重点科技项目（19-09）；陕西省自然科学基础研究计划（2022JM-249）；陕西省交通厅项目（20-30X）

针对探地雷达（GPR）数据解译依赖于人工经验，存在费时费力和主观偏差的问题，提出了基于极限梯度提升（XGBoost）和GPR时频特征的水泥路面脱空识别方法。采用正演模拟、室内试验和现场试验获得了脱空病害数据源，建立含有标签的脱空GPR数据集；通过重采样方法统一GPR数据采样频率，并对预处理后的GPR数据进行时频域特征提取，建立了包含18个时域和12个频域特征的数据集。以时频域特征为输入，是否存在脱空病害为输出，采用XGBoost算法构建脱空识别模型，并与随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）算法进行对比。结果表明，模型的识别准确率排序为XGBoost（98.10%）>ANN（95.10%）>RF（93.17%），XGBoost模型识别精度最高，并能在实际路面上准确定位脱空区域。

来源：2024年第1期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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