基于數(shù)據(jù)挖掘的民用機(jī)場水泥道面維護(hù)輔助決策模型

趙鴻鐸，馬魯寬，唐 龍，李 萌，杜 浩

(1.同濟(jì)大學(xué) 道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 201804； 2.中國民航機(jī)場建設(shè)集團(tuán)有限公司，北京 100101；3.上海機(jī)場(集團(tuán))有限公司虹橋國際機(jī)場公司，上海 200335； 4.上海同科交通科技有限公司，上海 200092)

目前，機(jī)場道面管理系統(tǒng)[1-5]在機(jī)場得到廣泛應(yīng)用，其核心功能和最終目標(biāo)是輔助機(jī)場管理人員制定合理的道面維護(hù)計(jì)劃.因此，準(zhǔn)確有效的道面維護(hù)決策模型成為機(jī)場道面管理系統(tǒng)的核心要素.

美國聯(lián)邦航空管理局(Federal Aviation Administration，F(xiàn)AA)以道面狀況指數(shù)(pavement condition index，PCI)為指標(biāo),提出了機(jī)場道面全壽命分析方法[6].但該方法的正確性依賴于道面性能預(yù)估模型.因此，研究者提出了一系列的道面性能預(yù)估模型和對應(yīng)決策方法[7-11].然而，機(jī)場道面維修決策涉及方面廣、影響因素多、現(xiàn)場狀況復(fù)雜，大部分決策模型的工程應(yīng)用性并不強(qiáng)，在實(shí)際工程中，主要還是依據(jù)專家知識和工程經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策[12].但是，專家知識和工程經(jīng)驗(yàn)法的決策過程難以在計(jì)算機(jī)中表達(dá)和實(shí)現(xiàn)，而且決策的正確性過于依賴決策者的工程經(jīng)驗(yàn)和業(yè)務(wù)水平，主觀不確定性極強(qiáng)[13]，難以滿足機(jī)場道面管理系統(tǒng)智能化輔助決策的要求.

近年來，隨著數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展，基于數(shù)據(jù)挖掘的專家知識系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于交通工程領(lǐng)域[14].特別是針對公路路面管理，研究者們利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜医?jīng)驗(yàn)進(jìn)行分析，建立了多個專家知識系統(tǒng)[15-17].例如，Sarasua和Jia探索了將地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘、專家系統(tǒng)集成用于路面管理[18]；Soibelman和Kim討論了通過數(shù)據(jù)挖掘來構(gòu)建工程建設(shè)過程中的決策知識[19]；Zhou等[13]對美國北卡羅來納州公路管理系統(tǒng)中的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，建立了路面維修決策樹并結(jié)合地理空間信息進(jìn)行了優(yōu)化.但如何利用數(shù)據(jù)挖掘分析現(xiàn)有的機(jī)場道面維護(hù)決策數(shù)據(jù)進(jìn)而輔助機(jī)場道面進(jìn)行維護(hù)決策的相關(guān)研究還較少.

鑒于此，本研究基于我國民用機(jī)場水泥道面歷史決策數(shù)據(jù)，考慮道面維護(hù)決策的影響因素，分析確定了民用機(jī)場水泥道面維護(hù)決策的屬性，歸納了民用機(jī)場常用水泥道面維修措施，進(jìn)而利用數(shù)據(jù)挖掘中的C5.0決策樹算法訓(xùn)練了決策樹，從而建立了民用機(jī)場水泥道面維護(hù)輔助決策模型，并開展了評價(jià)和應(yīng)用[20].

1 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘(data mining，DM)指從大量數(shù)據(jù)中搜索隱藏于其中有特殊關(guān)系的信息和知識的過程，是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)的核心[21-22]，如圖1所示.利用數(shù)據(jù)挖掘，研究者可以從已積累的機(jī)場水泥道面維護(hù)決策歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的新的關(guān)系、趨勢和模式，實(shí)現(xiàn)該過程的基本方法是回歸學(xué)習(xí)[13].回歸學(xué)習(xí)可從大量的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)中歸納抽取出一般的規(guī)則和模式，其涉及的算法大部分來自于機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning，ML)領(lǐng)域[22].目前，在回歸學(xué)習(xí)中，最新的分類算法是C5.0決策樹算法.C5.0由C4.5改進(jìn)而成，其分類的依據(jù)是信息增益(information gain)，根據(jù)信息增益最大的字段對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，此外，為了提高分類精度，需要對決策樹各葉子進(jìn)行裁剪或合并，最后確定各葉子的最佳閾值.與C4.5相比，C5.0在分類過程中增加了Boosting算法，使得結(jié)果更加準(zhǔn)確[23].本研究采用的算法即C5.0決策樹算法.

圖1 數(shù)據(jù)挖掘-數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)的核心步驟Fig.1 Data mining-the core steps of database knowledge discovery

2 維護(hù)決策數(shù)據(jù)源

自2002年起，同濟(jì)大學(xué)依據(jù)相關(guān)機(jī)場道面評價(jià)管理規(guī)范[24]對國內(nèi)多個民用機(jī)場開展了道面檢測和評價(jià)工作.根據(jù)檢測和評價(jià)結(jié)果，機(jī)場場道管理部門制定并實(shí)施了對應(yīng)的維護(hù)措施.匯總上述機(jī)場道面檢測、評價(jià)和維護(hù)措施歷史數(shù)據(jù)，并對其按屬性分類，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表，如圖2所示.本研究選取其中26個民用機(jī)場的356組有效的水泥道面相關(guān)數(shù)據(jù)作為維護(hù)決策數(shù)據(jù)源，其特征如圖3所示.圖中,數(shù)字為對應(yīng)屬性值的數(shù)據(jù)量，矩形大小代表對應(yīng)屬性值的占比.

從道面功能分區(qū)來看，數(shù)據(jù)源對應(yīng)的道面涵蓋了跑道、平滑道、聯(lián)絡(luò)道、機(jī)坪4大類，基本呈現(xiàn)平均分布；從所屬機(jī)場來看，主要包括支線機(jī)場、干線機(jī)場和國際樞紐機(jī)場，按照飛行區(qū)等級劃分，4D和4E級機(jī)場較多；從使用情況來看，大部分道面使用年限在5～20年左右，年起降架次一般在1～20萬左右；從道面厚度來看，道面板厚度在32～40 cm，差異較??；從道面性能來看，道面整體性能較高，PCI等級以優(yōu)為主，結(jié)構(gòu)性能基本都滿足使用要求，只有極少數(shù)道面結(jié)構(gòu)承載力不滿足通航要求.

圖2 水泥道面維護(hù)決策數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Fig.2 Data structure of cement pavements maintenance decision-making

圖3 水泥道面維護(hù)決策數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)分布特征Fig.3 Data distribution characteristics of cement pavement maintenance decision-making data source

3 維護(hù)輔助決策模型構(gòu)建

3.1 維護(hù)決策屬性

在工程應(yīng)用中，民用機(jī)場道面維護(hù)決策的影響因素根據(jù)來源可分為道面性能客觀因素和管理需求主觀因素;根據(jù)維修決策的影響關(guān)系，又可分為直接影響因素和間接影響因素，具體如圖4所示.根據(jù)圖4影響因素的劃分，在民用機(jī)場道面維護(hù)決策過程中，涉及的變量屬性對應(yīng)可分為道面性能屬性和管理需求屬性.

圖4 民用機(jī)場水泥道面維護(hù)決策主要影響因素Fig.4 Key influential factors of civil airport cement pavements maintenance decision-making

3.1.1道面性能屬性

根據(jù)道面性能客觀影響因素，水泥道面性能屬性主要包括道面損壞狀況、道面結(jié)構(gòu)性能和使用性能.其中，評價(jià)道面損壞狀況的指標(biāo)為PCI，表征道面結(jié)構(gòu)性能的指標(biāo)主要包括道面等級序號(pavement classification number，PCN)、板底脫空率、接縫傳荷能力、道面剩余壽命和結(jié)構(gòu)適應(yīng)性厚度，評價(jià)道面使用性能的指標(biāo)包括道面抗滑性能和道面平整度.據(jù)此，利用356組歷史維護(hù)決策數(shù)據(jù)，分析上述道面性能屬性評價(jià)指標(biāo)間的關(guān)系，以確定最終的維護(hù)決策所需考慮的道面性能屬性及其評價(jià)指標(biāo).

(1) 道面損壞狀況

在維護(hù)決策屬性中，道面損壞狀況是最主要的道面性能屬性.PCI檢測方法簡單，且能有效表征道面的損壞狀況，因而長期以來被國內(nèi)外學(xué)者選定為道面維護(hù)決策的重要參數(shù).因此，本研究選擇PCI作為維護(hù)決策道面性能屬性的評價(jià)指標(biāo)之一.

分析356組歷史決策數(shù)據(jù)，PCI與道面結(jié)構(gòu)性能和使用性能評價(jià)指標(biāo)間的相關(guān)性結(jié)果如表1.由表1可知，相關(guān)系數(shù)均小于0.3，表明PCI與道面結(jié)構(gòu)性能和使用性能評價(jià)指標(biāo)間基本不存在相關(guān)性，即除道面損壞狀況外，維護(hù)決策中仍需考慮道面結(jié)構(gòu)性能和使用性能.

表1 PCI與道面結(jié)構(gòu)性能和使用性能指標(biāo)間的相關(guān)性Tab.1 Relationships between PCI and pavement structure performance (and service performance) variables

(2) 道面結(jié)構(gòu)性能

分析356組歷史決策數(shù)據(jù)，道面結(jié)構(gòu)性能指標(biāo)間的相關(guān)性結(jié)果如表2.其中，鑒于數(shù)據(jù)源中道面結(jié)構(gòu)適應(yīng)性厚度差異較小，本研究并未考慮道面結(jié)構(gòu)適應(yīng)性厚度.

表2 道面結(jié)構(gòu)性能指標(biāo)間的相關(guān)性Tab.2 Correlation of pavement structure performance variables

由表2分析結(jié)果可知，PCN與剩余壽命中度相關(guān)，板底脫空率和接縫傳荷能力中度相關(guān).此外，數(shù)據(jù)源中PCN與板底脫空率分布較為均勻.因此，為了減少后續(xù)模型構(gòu)建的冗余數(shù)據(jù)，加快計(jì)算速度，本研究增選PCN和板底脫空率作為維護(hù)決策屬性中道面結(jié)構(gòu)性能的評價(jià)指標(biāo).

(3) 道面使用性能

工程實(shí)踐中，道面抗滑維修一般采用道面除膠，該措施相對比較固定，因此本研究在維護(hù)決策屬性選擇時并未采用抗滑性能.道面平整度直接關(guān)系到乘客舒適度，當(dāng)?shù)烂嫫秸葻o法滿足使用要求時，工程中一般采用道面加鋪措施進(jìn)行維護(hù)，該措施能恢復(fù)道面平整度，同時能適當(dāng)提高結(jié)構(gòu)承載力；但該措施成本高、工程規(guī)模大、延誤影響大，其必要性和時機(jī)選擇非常重要，因而在決策時需要慎重考慮.因此，本研究選用道面平整度來評價(jià)道面使用性能.

3.1.2管理需求屬性

根據(jù)圖4道面管理需求主觀因素，本研究將維護(hù)決策屬性中的管理需求屬性劃分為可用資金、許用延誤、期望效益和工程安全.鑒于數(shù)據(jù)源中管理需求主觀因素?cái)?shù)據(jù)缺失，本研究以管理需求主觀因素中的間接因素為依據(jù)，對356組歷史維護(hù)決策數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，同時結(jié)合工程需要給出了管理需求屬性等級，并提出了相應(yīng)的等級劃分標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果見表3～6.

表3 可用資金等級及建議劃分標(biāo)準(zhǔn)Tab.3 Available funding and proposed criteria

表4 許用延誤等級及建議劃分標(biāo)準(zhǔn)Tab.4 Allowable delay and proposed criteria

3.2 維護(hù)決策措施

分析356組歷史維護(hù)決策數(shù)據(jù)，最終歸納了8類民用機(jī)場常用水泥道面維護(hù)措施，結(jié)果如表7所示.

表5 期望效益等級及建議劃分標(biāo)準(zhǔn)Tab.5 Expected benefit and proposed criteria

表6 工程安全等級及建議劃分標(biāo)準(zhǔn)Tab.6 Engineering safety rating and proposed criteria

表7 民用機(jī)場水泥道面維護(hù)措施分類Tab.7 Classifications of civil airport cement pavements maintenance measures

3.3 維護(hù)決策樹

根據(jù)歸納的8類民用機(jī)場常用水泥道面維修措施以及8種屬性指標(biāo)，訓(xùn)練維護(hù)決策樹的輸入數(shù)據(jù)如表8所示.基于356組歷史維護(hù)數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘軟件Clementine實(shí)現(xiàn)C5.0決策樹算法.首先，本研究通過Clementine軟件的樣本集分割功能，取數(shù)據(jù)源的80%即285組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集；此外，修剪純度的置信度取值為75%，并采用了全局修剪的方法；最終，生成的決策樹如圖5所示.

表8 訓(xùn)練維護(hù)決策樹的輸入數(shù)據(jù)表Tab.8 Input data table for training the maintenance decision-making tree

對比傳統(tǒng)專家經(jīng)驗(yàn)決策樹，本研究生成的決策樹主要有以下特點(diǎn)：

(1) 傳統(tǒng)決策樹為了應(yīng)用方便，一般較簡潔，分枝數(shù)量少;而該決策樹分枝較多，其優(yōu)點(diǎn)是更適合復(fù)雜道面決策問題，更接近工程實(shí)際，且能借助計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)決策過程，分枝過多并不影響工程應(yīng)用.

(2) 傳統(tǒng)決策樹往往一個屬性指標(biāo)只出現(xiàn)在一個分枝結(jié)點(diǎn)上，即只作為一次分枝標(biāo)準(zhǔn);而在該決策樹中，板底脫空率、PCI等屬性指標(biāo)多次出現(xiàn)在各個分枝結(jié)點(diǎn)上，被多次作為分枝標(biāo)準(zhǔn)重復(fù)使用,每次分枝都是單獨(dú)的迭代算法，不受前一次分枝影響.因此這種算法更能提高模型決策準(zhǔn)確度.

(3) 傳統(tǒng)決策樹是基于專家經(jīng)驗(yàn)給出的，是一種基于力學(xué)-經(jīng)驗(yàn)法的總結(jié)，因此不存在違背常識理解的問題;而該決策樹完全基于經(jīng)驗(yàn)法訓(xùn)練生成，其形狀完全取決于樣本數(shù)據(jù)特征，因此會出現(xiàn)一些難以理解的分枝.例如“28<脫空率<49，PCI≤86”，期望效益等級是按機(jī)場管理者要求的期望效益順序排列的，而其分枝標(biāo)準(zhǔn)卻是等級B和等級A、C、D，這顯然不符合工程常識.

1日常養(yǎng)護(hù);2日常養(yǎng)護(hù)+注意板底脫空;3針對性修復(fù);4更換嵌縫料+注意脫空觀測;5注漿修復(fù);6針對性修復(fù)+注漿修復(fù);7限制運(yùn)行;8加鋪圖5 民用機(jī)場水泥道面維護(hù)決策樹Fig.5 Maintenance decision-making tree of civil airport cement pavements

綜上所述，由數(shù)據(jù)挖掘獲得的決策樹能滿足實(shí)際工程的復(fù)雜問題要求，且生成的決策規(guī)則可以在計(jì)算機(jī)中直接應(yīng)用，從而實(shí)現(xiàn)了道面智能化輔助決策的目標(biāo).但這種方法是完全基于樣本數(shù)據(jù)特征的經(jīng)驗(yàn)法，決策樹分類結(jié)果有反常識性錯誤，需要結(jié)合工程實(shí)際給予修正.

4 模型評價(jià)與討論

4.1 模型評價(jià)

為了評價(jià)本研究構(gòu)建的民用機(jī)場水泥道面維護(hù)輔助決策模型的準(zhǔn)確性，選擇訓(xùn)練集外的20%數(shù)據(jù)源即71組數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)集，輸入數(shù)據(jù)類型與訓(xùn)練集相同，如表8所示.利用圖5生成的決策規(guī)則預(yù)測決策措施，并與實(shí)際決策措施進(jìn)行對比，最終結(jié)果如表9所示.從整體上看，共發(fā)生了10個與實(shí)際決策不同的結(jié)果，即模型決策的準(zhǔn)確性達(dá)到85.9%.進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，在10個不同的決策結(jié)果中，涉及日常養(yǎng)護(hù)和針對性修復(fù)措施的結(jié)果共8個，這是由日常養(yǎng)護(hù)和針對性修復(fù)措施在維護(hù)決策中比較難以區(qū)分造成的.另外，由于日常養(yǎng)護(hù)和針對性修復(fù)措施對機(jī)場運(yùn)行影響較小，上述決策結(jié)果的差異是可以被允許的.因此，本研究構(gòu)建的水泥道面維護(hù)決策模型具有較高的準(zhǔn)確性和應(yīng)用價(jià)值.

表9 本研究與機(jī)場管理部門決策結(jié)果對比Tab.9 Comparison of decision-making between proposed model and airport management department

4.2 討論

決策樹是從機(jī)場管理部門的決策數(shù)據(jù)中挖掘知識，并用于道面維護(hù)決策的.因此，一般情況下本研究基于C5.0決策樹算法構(gòu)建的決策模型能為道面決策提供技術(shù)上合理可行的維護(hù)措施.但隨著數(shù)據(jù)源的變化，該方法構(gòu)建的決策樹會發(fā)生變化，進(jìn)而會得到不同的決策模型.例如，在本研究中，決策模型的決策樹是基于356組歷史決策數(shù)據(jù)得到的，如果擴(kuò)大數(shù)據(jù)源、改變訓(xùn)練集比例或者改變修剪純度的置信度，則會得到不同的決策樹.因而，通過數(shù)據(jù)挖掘得到的決策樹并非是完全準(zhǔn)確的，其結(jié)果還需要進(jìn)一步地修正.但是，在道面維護(hù)決策中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的方法，能夠極大地提升大面積道面維護(hù)決策的效率，進(jìn)而縮短項(xiàng)目周期；同時，對于大規(guī)模的道面網(wǎng)絡(luò)，該方法可以避免較多的人工決策失誤；此外，該方法形成的維護(hù)決策規(guī)則可以在計(jì)算機(jī)中實(shí)現(xiàn)，這為道面智能化輔助決策提供了可行的方案.

5 應(yīng)用案例

選取上海浦東國際機(jī)場部分道面(見表10)，對其年度維護(hù)計(jì)劃進(jìn)行輔助決策分析.

表10 選取的上海浦東國際機(jī)場道面(2005年修建)Tab.10 Selected pavements of Shanghai Pudong International Airport

根據(jù)上海浦東國際機(jī)場道面管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中存儲的道面檢測數(shù)據(jù)，得到道面性能屬性指標(biāo)值；由2017年的機(jī)場相關(guān)信息數(shù)據(jù)，依據(jù)管理需求等級及建議劃分標(biāo)準(zhǔn)，可得到對應(yīng)的道面管理需求屬性；最終決策屬性值如表11所示.利用本研究維護(hù)決策模型得到維護(hù)措施，結(jié)果如表12所示.8個區(qū)域的PCI均在98～100之間，用現(xiàn)有的以PCI為決策指標(biāo)的決策模型開展決策，其結(jié)果基本無差異；相反，本研究決策模型充分考慮了除PCI外的道面結(jié)構(gòu)性能和使用性能以及管理需求，表12中的決策結(jié)果更加符合工程實(shí)際.

考慮到工程實(shí)際，該決策結(jié)果并非最終的道面維護(hù)措施，道面管理者需要結(jié)合現(xiàn)場和航班情況，進(jìn)一步確定維修措施以及施工時間，并以此對決策樹模型的決策結(jié)果進(jìn)行修正.

表12 上海浦東國際機(jī)場道面維護(hù)決策結(jié)果Tab.12 Maintenance decision-making results for selected pavements of Shanghai Pudong International Airport

6 結(jié)論

本研究基于我國26個民用機(jī)場水泥道面的356組歷史決策數(shù)據(jù)，分析確定了4種道面性能屬性和4種管理需求屬性，同時歸納了8類民用機(jī)場常用水泥道面維護(hù)措施，并利用數(shù)據(jù)挖掘中的C5.0決策樹算法訓(xùn)練了決策樹，從而建立了民用機(jī)場水泥道面維護(hù)輔助決策模型，并對模型開展了評價(jià)和應(yīng)用，結(jié)論如下：

(1) PCI與道面結(jié)構(gòu)性能和使用性能評價(jià)指標(biāo)間基本不存在相關(guān)性，維護(hù)決策模型中需考慮道面結(jié)構(gòu)性能和使用性能屬性.

(2) 對于維護(hù)決策屬性，推薦PCI、PCN、板底脫空率和平整度作為道面性能屬性評價(jià)指標(biāo)；建議管理需求屬性選用可用資金、許用延誤、期望效益和工程安全.

(3) 與傳統(tǒng)專家經(jīng)驗(yàn)決策樹相比，基于數(shù)據(jù)挖掘生成的決策樹更適合復(fù)雜道面決策問題，決策結(jié)果更接近工程實(shí)際，且能在計(jì)算機(jī)中實(shí)現(xiàn)智能化輔助決策.

(4) 本研究構(gòu)建的決策模型準(zhǔn)確率達(dá)85.9%，與原有模型相比，其決策結(jié)果較為合理，工程應(yīng)用性較強(qiáng).

本研究將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于民用機(jī)場水泥道面維護(hù)決策中，為智能化輔助決策提供了可借鑒的方案，但限于歷史決策數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘方法的不足，后續(xù)仍需在決策數(shù)據(jù)積累、數(shù)據(jù)挖掘方法選擇和優(yōu)化上做進(jìn)一步研究，以提高決策模型的廣泛適用性.