基于WSN与多源环境耦合的沥青路面车辙深度预测方法及系统

一种基于WSN与多源环境耦合的沥青路面车辙深度预测方法及系统，构建气候作用效应期指标、结构分层温度指标和等效权重结构数指标并获取车辙预测深度相关数据，并对相关数据进行清洗、缺失值处理和时间对齐，并基于随机森林的特征重要性排序和Pearson相关系数分析对相关数据进行特征筛选，获取车辙深度预测数据集，将所述车辙深度预测数据集划分为训练集和数据集，并采用多个机器学习模型对车辙深度预测数据集进行预测处理；根据定量评估指标对机器学习模型进行评估，根据模型训练和评估指标确定最优模型，基于SHAP可解释性方法对模型进行分析，获取各特征对车辙深度的影响，并量化多源环境耦合指标对车辙深度的非线性影响机制。