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基于遗传神经网络的再生沥青混合料性能预测研究
| 题名： | 基于遗传神经网络的再生沥青混合料性能预测研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 沈楸;肖鹏;顾万;张晨; |
| 作者单位： | 扬州大学建筑科学与工程学院；扬州大学道路与交通工程研究所； |
| 关键词： | BP神经网络;再生沥青混合料;路用性能;预测模型;遗传算法 |
| 摘要： | 以matlab为平台,分别应用BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络对再生沥青混合料的性能进行预测。以旧料掺量、油石比等8个影响因素作为输入层,以动稳定度、残留稳定度等5个性能指标作为输出层,将28组归一化处理后的试验数据进行神经网络的训练、验证和测试。结果表明:遗传算法优化的BP神经网络预测表现出更加精准的预测效果。将遗传算法优化的BP神经网络应用于工程实践中,再生沥青混合料性能预测可以大大提高试验科学性和预见性。 |
| 期刊名称： | 公路工程 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 61-67 |
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