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基于GA-ELM的水性环氧乳化沥青黏结性能预测
| 题名： | 基于GA-ELM的水性环氧乳化沥青黏结性能预测 |
| 作者： | 陆由付;樊振通;韩冰;王朝辉;陈宝 |
| 作者单位： | 齐鲁交通发展集团有限公司;长安大学 |
| 关键词： | 道路工程;乳化沥青;水性环氧树脂;黏结性能;极限学习机;预测模型 |
| 摘要： | 水性环氧树脂改性乳化沥青原材料组分较复杂，其黏结性能评价往往需要综合考量多重影响因素，试验量繁杂且耗时较长。为快速精准预测水性环氧树脂改性乳化沥青的黏结性能，优选水性环氧树脂、固化剂、乳化沥青等原材料技术指标及测试温度范围作为输入因子、黏结拉拔强度作为输出因子，基于遗传算法（GA）优化后的极限学习机（ELM）算法，建立水性环氧树脂改性乳化沥青黏结性能预测模型，通过与传统单隐层神经网络算法进行对比分析，验证预测模型准确度。结果表明!GA-ELM模型具有更高的准确性和效率，可用来预测水性环氧树脂改性乳化沥青黏结性能，与BP、ELM模型相比，GA-ELM模型的误差分别降低了78.74%〜79.67%和83.63%〜87.41%。 |
| 期刊名称： | 中外公路 |
| 出版日期： | 202104 |
| 出版年： | 2021 |
| 期： | 04 |
| 页码： | 336-340 |
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