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摘要
为探讨公路技术状况指标体系中各项评价指标对路面综合评价指标的贡献率，以国家高速公路G3012吐和路段上行为研究对象，以数据驱动技术的权重量化为视角，通过K均值聚类法对公路进行分段，应用反向传播神经网络构建路面综合评价指标预测模型，并结合平均影响值方法分析各项评价指标与路面综合评价指标的权重关系。以高速公路测试段为例进行研究，结果表明：K均值聚类法将路段分为3个区域时会更好地呈现研究对象跨越不同区域的现状，通过反向传播神经网络和平均值算法组合模型，得出路面跳车评价指标对路面综合评价指标的贡献率高于路面抗滑性能评价指标约87.65%、94.48%及87.40%,与现行规范中固定权重之间存在明显差异，为沥青路面使用性能评价体系引入基于数据驱动的权重精细化提供了一些参考思路。
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