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基于BP神经网络沥青混合料低温弯拉应变预测模型
被引量：
9
1
作者
谭忆秋
公维强
徐慧宁
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2009年第2期224-229,共6页
目的分析影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,预测沥青混合料低温弯拉应变.方法基于Mablab7.1平台,应用灰色关联熵法分析了影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,建立了结构为9-14-1的三层沥青混合料低温弯拉应变的BP神经网络预测模型.结果...
目的分析影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,预测沥青混合料低温弯拉应变.方法基于Mablab7.1平台,应用灰色关联熵法分析了影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,建立了结构为9-14-1的三层沥青混合料低温弯拉应变的BP神经网络预测模型.结果根据灰色关联熵法分析,确定了5℃延度、针入度指数PI、当量脆点t1.2、当量软化点t800、FAc比、25℃针入度、FAf比、软化点、CA比等9个影响因素作为神经网络模型的输入因素.通过43组试验数据对BP神经网络模型进行了学习训练,并用另外5组试验数据对模型进行了检验.预测结果与实测结果误差在工程要求精度范围以内.结论预测结果与实测结果的拟和程度较高,预测模型可信,可用于沥青混合料低温性能预测.
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关键词
沥青混合料
低温弯拉应变
BP神经网络
预测模型
灰色关联熵
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职称材料
题名
基于BP神经网络沥青混合料低温弯拉应变预测模型
被引量：
9
1
作者
谭忆秋
公维强
徐慧宁
机构
哈尔滨工业大学交通科学与工程学院
中交公路规划设计院有限公司
出处
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2009年第2期224-229,共6页
基金
国家十一五科技支撑计划重点项目(2006BAJ18B05)
教育部博士点基金项目(20060213002)
文摘
目的分析影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,预测沥青混合料低温弯拉应变.方法基于Mablab7.1平台,应用灰色关联熵法分析了影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,建立了结构为9-14-1的三层沥青混合料低温弯拉应变的BP神经网络预测模型.结果根据灰色关联熵法分析,确定了5℃延度、针入度指数PI、当量脆点t1.2、当量软化点t800、FAc比、25℃针入度、FAf比、软化点、CA比等9个影响因素作为神经网络模型的输入因素.通过43组试验数据对BP神经网络模型进行了学习训练,并用另外5组试验数据对模型进行了检验.预测结果与实测结果误差在工程要求精度范围以内.结论预测结果与实测结果的拟和程度较高,预测模型可信,可用于沥青混合料低温性能预测.
关键词
沥青混合料
低温弯拉应变
BP神经网络
预测模型
灰色关联熵
Keywords
asphalt mixture
flexural strain at low temperature
BP neural network
prediction model
grey entropy relation grade
分类号
U416 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于BP神经网络沥青混合料低温弯拉应变预测模型
谭忆秋
公维强
徐慧宁
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2009
9
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