典型文献
基于遗传神经网络的沥青路面抗滑性能预测及验证
文献摘要：
沥青路面抗滑性能预测是制定养护计划及确定养护方案的重要依据.以重庆某高速公路路面抗滑性能预测为例,建立基于遗传神经网络的路面抗滑性能预测模型,并与单一的神经网络、遗传算法及回归模型进行对比,验证了遗传神经网络用于沥青路面抗滑性能预测的适用性和可靠度.研究结果表明:回归模型对高度非线性问题拟合度较差,预测精度明显不如遗传算法或神经网络算法;相较单一的神经网络模型或遗传算法,组合预测模型能极大提升预测精度,但运算效率明显不如单一的神经网络模型.因此,遗传神经网络组合预测模型在路面抗滑性能预测的精准上更具适用性.
文献关键词：
沥青路面;抗滑性能;遗传算法;神经网络;组合预测模型
中图分类号：
[1]
交通运输（U）
/
公路运输（U4）
/
道路工程（U41）
/
路基、路面工程（U416）
/
路面工程（U416.2）
/
路面：按使用材料分（U416.21）
/
沥青路面（U416.217）
作者姓名：
张含伟;苗超杰
作者机构：
四川交投设计咨询研究院有限责任公司, 成都 610041;重庆渝湘复线高速公路有限公司, 重庆 401346
文献出处：
引用格式：
[1]张含伟;苗超杰-.基于遗传神经网络的沥青路面抗滑性能预测及验证)[J].公路交通技术,2022(04):12-18
A类：
B类：
遗传神经网络,沥青路面,路面抗滑性,抗滑性能,养护方案,高速公路路面,性能预测模型,可靠度,高度非线性,非线性问题,拟合度,神经网络算法,组合预测模型,运算效率
AB值：
0.134505
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