基于DBO-ELM模型的高速公路系统运营维护韧性评估研究

《Frontiers in Physics》：Research on evaluation of expressway system operation and maintenance resilience based on DBO-ELM model

中国高速公路运维韧性评估体系构建与优化模型研究。摘要：针对传统运维韧性评估存在的指标片面、权重主观性强等问题，本研究提出融合词频分析（WFA）、主客观混合赋权（IAHP-CRITIC）与DBO优化极端学习机（ELM）的多维评估模型。通过文献挖掘提取150项候选指标并筛选30项核心指标，构建包含稳定性、冗余性、适应性、恢复力及驱动力的五维评价体系。案例研究表明，优化后的DBO-ELM模型相比随机森林、XGBoost等传统方法，在均方误差降低89.7%、拟合优度提高12.5%的同时，实现了对复杂非线性运维数据的有效处理。该方法有效整合了区域经济、设施状态等多源异构数据，为提升交通基础设施韧性提供了可复用的方法论。

　　随着社会经济的快速发展，高速公路作为国家经济发展的基础性设施，其运行安全和维护能力对交通行业的稳定发展以及国家重大战略的实施具有重要的现实意义。然而，近年来高速公路在运行和维护过程中频繁出现突发事故，这不仅造成了人员伤亡和经济损失，也影响了公众的出行信心和交通系统的可靠性。因此，如何提升高速公路运行维护的韧性，确保其在突发事件中具备良好的抗干扰能力、快速恢复能力，成为亟需解决的问题。本研究引入安全韧性理论，结合文本频率分析、客观权重法、改进的 dung beetle 优化算法和极端学习机（ELM）等方法，构建了一个多维度的高速公路运行维护韧性评价体系，并在长张高速公路的一个事故多发路段进行了应用。通过与随机森林和XGBoost等模型的对比，验证了所提出模型的强泛化能力和评价精度，为提升高速公路运行维护的韧性提供了科学的评估方案，同时也为实际工程应用提供了参考。

本研究的背景源于当前高速公路运行和维护管理中存在的一些挑战。传统的管理模式通常采用“一条路，一家公司”的方式，这导致了业务分割严重、跨组织要素流动不畅、交易效率低、维护响应不够灵敏等问题，难以应对复杂多变的运行维护环境。而近年来的交通事故和突发事件，进一步凸显了现有体系在安全韧性和恢复能力方面的不足。例如，2024年5月1日，梅大高速的路面塌陷事故造成了人员伤亡和经济损失，对公众的出行信心和交通系统的可靠性产生了负面影响，表明系统在安全和韧性方面存在明显缺陷。因此，将韧性理论引入高速公路运行维护管理，不仅有助于提升其抗干扰能力和突发事件的快速恢复能力，还能够保障高速公路系统的长期稳定运行。

在理论基础方面，本研究围绕高速公路运行维护的韧性构建了五维评价框架，涵盖稳定性、冗余性、适应性、恢复能力和驱动能力。其中，稳定性主要关注系统在面对干扰时的基础抗干扰能力，如环境设备监测覆盖率、出入口密度、设施完整性等。冗余性则强调在交通流波动和资源短缺等情况下，系统具备快速响应和替代的能力，例如应急车道、备用道路网络等。适应性则关注运营维护主体对复杂场景的响应能力，如安全管理机制、调度与指挥效率、人员技能水平等。恢复能力则是评估系统在发生故障后能否快速恢复正常运行，如通信机电系统的完整性、应急响应能力、消防供水系统等。驱动能力则强调外部经济因素对系统韧性的推动作用，如区域人均GDP、城市化率等，这些因素决定了运营维护资金的投入，从而成为提升系统整体韧性的重要保障。

在方法选择上，本研究结合了主观权重与客观权重的综合计算方法，以提升评价的科学性和合理性。通过引入改进的 dung beetle 优化算法（DBO）与极端学习机（ELM）的结合，构建了一个高效的评估模型，该模型不仅能够快速处理大量运行维护数据，还能通过优化算法找到最佳的评估模型参数，从而确保评估结果的稳定性和可靠性。同时，本研究采用词频分析（WFA）方法，从文献、新闻和政策中提取高频率的关键词，从而构建出更加全面的评估指标体系。这些指标涵盖了高速公路运行维护的多个关键方面，包括设施状态、交通流量、设施老化程度、安全管理措施等。

在模型构建方面，本研究采用了多种方法相结合的方式，以提升评估的准确性。首先，通过区间分析层次分析法（IAHP）和冲突指标法（CRITIC）相结合的方式，计算出各项指标的综合权重。这种方法能够兼顾专家经验与客观数据，从而减少主观偏差，提高权重分配的科学性。其次，本研究通过改进的 dung beetle 优化算法对ELM模型的关键参数进行优化，包括隐藏层激活函数、隐藏层神经元数量和正则化系数。该优化方法通过模拟 dung beetle 的生态行为，增强了算法的全局搜索能力和收敛精度，同时引入了分段混沌映射和变量螺旋搜索策略，以提升模型的适应性和多样性。最后，ELM模型通过其快速的学习能力和强大的泛化能力，实现了对复杂数据的高效预测和评估。

在模型的评估过程中，本研究选择了长张高速公路的一个事故多发路段作为案例，通过现场调查和数据收集，掌握了该路段的地形、气候、交通设施等基本情况。同时，通过历史事故数据分析，明确了该路段的事故类型、频率和原因。此外，还通过专家访谈获取了关于高速公路运行维护管理的专业意见和建议。这些数据被输入到构建的评估模型中，以计算出该路段的运行维护韧性得分，并进行多维度的分析。

评估结果显示，该路段的整体运行维护韧性得分为73.411，处于中等水平，但仍存在提升空间。其中，驱动能力（89.776）表现出色，表明经济因素对韧性提升具有重要推动作用；而适应性、冗余性和恢复性则表现不佳，反映出在应急资源储备和事故响应效率方面存在明显短板。例如，人均道路面积的权重仅为0.103，说明该指标在评估中并未得到充分体现；事故响应效率得分较低，反映出在突发事件发生后，恢复时间较长，且存在一定的次生灾害风险。因此，本研究建议在实际运行维护管理中，应根据当地经济条件和资源特点，制定相应的优化措施，以提升整体韧性水平。

在模型的验证与性能对比方面，本研究选择了XGBoost、Adaboost等模型进行比较测试。Adaboost模型通过迭代训练多个弱分类器（如决策树桩），并根据分类错误调整样本权重，从而提升模型的整体分类能力。XGBoost模型则基于改进的梯度提升树（GBDT），通过最小化损失函数的负梯度方向实现模型的优化，同时支持正则化项和并行计算。通过对比实验，本研究发现，DBO-ELM模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标上均优于传统ELM模型，且在处理高噪声和非线性数据方面表现出色。这表明，通过引入改进的 dung beetle 优化算法，可以显著提升ELM模型在高速公路运行维护韧性评估中的适应性和鲁棒性。

在研究结论方面，本研究构建了一个基于词频分析、冲突指标法、区间分析层次分析法和改进 dung beetle 优化算法的综合评估模型，对高速公路运行维护韧性进行了系统性评估。通过案例分析，验证了该模型在实际应用中的可行性与有效性，能够有效缩短事故恢复时间，避免次生灾害的发生，并减少运行维护现场的安全事故。此外，该模型还具有较强的可移植性和可重复性，为其他类似复杂系统的韧性评估提供了方法论上的参考。

本研究的意义在于，它不仅为高速公路运行维护的韧性评估提供了一个科学的解决方案，还拓展了韧性理论在交通基础设施领域的应用范围。传统研究多集中于高速公路的结构性能或单一灾害场景，而忽视了外部经济驱动和多系统协同对韧性的影响。本研究通过引入“驱动能力”这一维度，构建了包含稳定性、冗余性、适应性、恢复能力和驱动能力的五维评估体系，揭示了区域经济发展与高速公路运行维护韧性之间的内在联系。经济投资能够通过设施更新、人员培训等途径，增强系统的抗干扰能力，从而为提升整体运行维护水平提供重要支撑。

此外，本研究在方法论上的创新也值得肯定。传统评估方法往往存在主观指标选择、单一权重确定和模型泛化能力弱等问题。例如，传统的指标构建依赖专家经验，容易遗漏关键因素；单一权重方法可能偏向于客观数据或主观判断，难以在科学性和实用性之间取得平衡；而传统的智能模型（如未经优化的ELM和随机森林）在处理高噪声和非线性特征时，由于参数随机初始化不足或局部搜索能力有限，评估精度较低。本研究提出的WFA-CRITIC-IAHP-DBO-ELM组合方法，能够从文献、新闻和政策中提取高频指标，解决指标筛选的盲目性问题；通过结合IAHP（主观权重）和CRITIC（客观权重），能够兼顾专家经验与数据信息的价值，避免单一权重带来的偏差；同时，通过DBO优化ELM模型的参数，有效解决了传统ELM模型在参数随机初始化方面的局限性。这一方法体系不仅突破了单一方法的应用限制，还为其他复杂系统的韧性评估提供了可复制的方法论支持。

总体来看，本研究通过引入韧性理论，结合多种先进方法，构建了一个科学、全面、适应性强的高速公路运行维护韧性评估模型，并在实际案例中验证了其有效性。该模型不仅能够帮助提升高速公路系统的安全水平，还能够为交通基础设施的韧性评估提供新的思路和方法，具有重要的理论和实践价值。