公开(公告)号：CN118212103A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410155939.9

申请日：2024-02-04

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 张丽娟 ,  甄宏彬 ,  关宏磊 ,  储鑫 ,  徐劭枫 ,  陈柏同

IPC: G06Q50/26 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于Rainbow DQN强化学习的路面养护决策方法，具体包括：S1、采集路面性能历史数据及影响路面性能的参量；S2、根据步骤S1的数据构建基于LSTM神经网络的路面使用性能预测模型；S3、根据步骤S1的数据及步骤S2的预测结果，构建基于Rainbow DQN强化学习的路面养护决策模型；S4、设置预测年限，输入对应步长的路面性能历史数据、影响路面性能的参量，通过路面使用性能预测模型及路面养护决策模型，输出得到预测年限内路面的养护动作及对应的综合效益费用比；S5、选择最大的综合效益费用比对应的养护动作作为最终的路面养护方案。本发明实现路面养护决策方法的智能化，提高路面养护的综合效益比。