تقييم حالة الرصف باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية
Year: 2025
Type: article
Abstract: المحافظة على أداء الرصف وتحديد أولويات الصيانة الدورية يعتبر من أهم أهداف أنظمة إدارة الرصف الحديثة التي تساهم في خفض النفقات وتحديد التوزيع الأمثل للموارد المتاحة. يعتبر مؤشر حالة الرصف (PCI) من أهم الأدوات الدقيقة المستخدمة لتقييم الحالة الإنشائية لاعتماده على تقييم العيوب المختلفة وتحويلها إلى قيمة عددية تصف حالة الرصف. تهدف هذه الدراسة إلى بناء نموذج تعلم آلي لغرض التنبؤ بقيم مؤشر حالة الرصف باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. تم تصميم 3 نماذج شبكات عصبية بهيكليات مختلفة لغرض المقارنة احتوت على أعداد مختلفة من الطبقات والعقد. احتوت جميع النماذج على طبقة مدخلات واحدة بها 7 أنواع من عيوب الرصف، وطبقة مخرجات واحدة تمثل قيمة PCI لقطاعات الطريق التي تم حسابها وفقاً للمواصفة ASTM 6433. تم عمل 3 نماذج بطبقة مخفية واحدة وبعدد عقد 4، 8، 16. تم تهيئة البيانات بمقياس وزني واحد وذلك بتحويل البيانات الوصفية إلى قيم عددية ثم حساب الأوزان بها لكل نوع من العيوب حسب مستوى الشدة. أظهرت النتائج أن النماذج تجاوز فيها معامل التحديد 0.95 مما يعزز من قدرة الشبكات العصبية الاصطناعية على نمذجة العلاقات غير الخطية المعقدة. بمقارنة النماذج يتبين أن النموذج (7-8-1) له المستوى الأعلى من الموثوقية بين النماذج، وأن قيمة معامل التحديد كانت 0.98 وبخطأ معياري أقل من 4%. تم اختبار النموذج باستخدام التحقق المتقاطع وأظهرت النتائج ثبات أداء النموذج بقيمة معامل تحديد 0.95 وقيمة RMSE=5.72±0.49 مما يظهر إمكانية الاعتماد على النموذج في حساب قيمة PCI والمساعدة في اتخاذ قرارات الصيانة وإعادة التأهيل للطرق.
Authors: إسلام ميلاد التريكي, عمر القذافي المنصوري, عبد العزيز عبد الله الأسطى
Language: Arabic
Subfield: Civil and Structural Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4413300200
FWCI:
Cites:
Cited by:
Related to: