2025创新杯大数据挑战赛B题完整论文：道路路面维护需求综合预测，完整论文见文末名片

                                                                         摘要

本文围绕道路路面维护需求综合预测问题，基于某地区真实道路检查数据集，通过数学建模与数据分析技术，构建了路面维护需求预测模型，实现对道路是否需要维护的精准预测，并在此基础上进行特征重要性分析，提出了基于关键特征的道路维护优先级划分策略，为交通管理部门的道路维护决策提供科学依据。

针对问题一，该问题要求利用多维度特征构建数学模型预测道路是否需要维护，并输出模型的准确率、召回率、F1值，分析各特征对预测结果的贡献程度。此问题本质是多特征融合的二分类预测任务，面临特征类型复杂、数据分布特殊及预测目标双重性等挑战。本文首先进行数据预处理，包括异常值修正、缺失值填充、类别特征编码和特征衍生，构建数据预处理模型。接着建立逻辑回归模型和XGBoost模型进行预测，并采用SHAP值分析等方法进行特征贡献分析。最终选用图注意力增强XGBoost（GAT-XGB）和自适应对抗生成采样的深度森林（ADG-DF）算法求解，模型在测试集上准确率达0.86、召回率0.85、F1值0.82，特征贡献排序为PCI（0.35）>车辙深度（0.22）>AADT（0.18）等。

针对问题二，此问题要求在上一题基础上分析特征重要性，并提出基于关键特征的道路维护优先级划分策略及对应的路段数量分布。核心挑战在于多源重要性融合、规则可解释性和动态资源适配。本文先融合数据驱动重要性得分与领域知识权重得到最终重要性得分，筛选出关键特征向量。然后采用模糊C均值聚类（FCM）对需维护样本进行优先级模糊划分，再通过粗糙集规则提取确定性优先级规则，最后进行资源约束验证与规则调整。运用模糊C均值聚类-粗糙集规则提取（FCM-RS）算法求解，得到高优先级规则为PCI<36 ∧ RD>10mm ∧ Road Type=主要，中优先级和低优先级也有相应规则，路段数量分布为高优先级48段（24%）、中优先级92段（46%）、低优先级60段（30%）。

最后，对本文所建立的模型进行综合评价。模型在道路维护需求预测和优先级划分方面具有较高的准确性和可操作性，能为维护决策提供有效支持。但也存在一定局限性，如未充分考虑路段长期使用的动态变化以及不同区域特殊地理环境的影响。未来可引入时间序列数据和区域地理特征进一步优化模型。同时，该模型在其他城市或地区的道路维护管理中具有较好的推广应用前景。

关键词：路面维护需求预测；特征重要性分析；优先级划分；GAT-XGB；FCM-RS；XGBoost