原文传递
基于交叉熵神经网络的沥青路面抗滑性能预测
| 题名： | 基于交叉熵神经网络的沥青路面抗滑性能预测 |
| 作者： | 袁野真;王灿升;彩雷洲 |
| 作者单位： | 广西邕洲高速公路有限公司;中路交建(北京)工程材料技术有限公司 |
| 关键词： | 沥青路面;抗滑性能;预测模型;BP神经网络;交叉熵 |
| 摘要： | 针对传统沥青路面抗滑性能预测模型的不足及BP神经网络学习效率低的问题,文章采用交叉熵代价函数对神经网络的学习方法进行改进,建立基于交叉熵神经网络的沥青路面抗滑性能预测模型。同时,以某高速公路2014-2020年路面抗滑指标SRI为预测目标,以路面使用年限、年平均交通量、气温、降雨量以及日照时长为考虑因素,建立预测模型,并利用Matlab软件构建模型的网络拓扑结构及网络训练,对路面抗滑性能进行预测。结果表明:相同预测精度下,交叉熵神经网络模型较一般的均方差神经网络模型收敛速度更快;相同训练次数下,交叉熵神经网络模型较一般的均方差神经网络模型预测精度更高,更适用于路面抗滑性能的预测。 |
| 期刊名称： | 西部交通科技 |
| 出版日期： | 202202 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 11-15 |
检索历史
应用推荐
