典型文献
基于人工神经网络的沥青路面龟裂预测研究
文献摘要：
沥青路面在车辆重复荷载作用下,面层或稳定基层破坏严重,易发生龟裂,是力学-经验路面设计方法中应考虑的重要因素.通过数据挖掘技术,提取了美国长期路面性能4490组数据,分析了不同类型因素对路面龟裂的影响规律,尤其是非线性因素.为准确预测沥青路面在使用过程中龟裂破坏程度,利用人工神经网络模型法对龟裂破坏进行了分析,模型综合考虑了交通量、路面结构与施工、气候条件等影响因素,预测结果与实际值较为接近.研究成果可在沥青路面设计时对龟裂破坏预测建模提供理论支持,并对优化路面结构设计有一定指导作用.
文献关键词：
龟裂预测;长期路面性能;数据挖掘;人工神经网络
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：
金昊鹏;庞建勇;姚韦靖
作者机构：
安徽理工大学 土木建筑学院,安徽 淮南232001
文献出处：
引用格式：
[1]金昊鹏;庞建勇;姚韦靖-.基于人工神经网络的沥青路面龟裂预测研究)[J].河南城建学院学报,2022(06):35-41
A类：
龟裂预测,长期路面性能
B类：
沥青路面,预测研究,重复荷载,荷载作用,面层,路面设计,数据挖掘技术,非线性因素,准确预测,破坏程度,人工神经网络模型,模型法,型综合,交通量,气候条件,破坏预测,预测建模,路面结构设计
AB值：
0.230524
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