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基于遗传算法的模糊优选神经网络路面性能评价模型被引量：13: 1; 作者刘艳康海贵孙敏《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期117-122,共6页; 针对现有路面性能评价方法的不足,在模糊优选神经网络模型的基础上,引入遗传算法,建立了基于遗传算法的模糊优选神经网络的路面使用性能评价模型.该算法采用遗传算法优化神经网络权值,再用神经网络对遗传算法搜索到的近似最优解进行微调... 展开更多; 关键词路面性能评价模糊优选神经网络遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特尔菲-理想点法沥青路面使用性能评价被引量：17: 2; 作者颜可珍周志雄《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期8-11,共4页; 针对传统路面使用性能评价方法对高等级路面区分效果不明显,主观性强以及智能算法确定参数繁琐等不足,选取路面破损状况指数(PCI)、行驶质量指数(RQI)、结构强度系数(SSI)、路面抗滑性能指数(SRI)、车辙深度(RD)作为评价指标,通过特尔... 展开更多; 关键词路面使用性能评价特尔菲法理想点法权重; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价被引量：7: 3; 作者李海莲杨斯媛 +1 位作者司金忠张茗《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期69-76,共8页; 传统的沥青路面使用性能评价模型主要针对路面服务情况进行评价,无法对路面的养护决策提供有力支持.为克服这一问题,提出了基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价模型.根据路面养护性质确定训练集标签,在支持向量机(support vector machi... 展开更多; 关键词道路工程路面使用性能评价沥青路面支持向量机自适应变异粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PCA-SVM的高速公路沥青路面使用性能评价被引量：22: 4; 作者李巧茹郭知洋 +1 位作者王耀军陈亮《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期283-288,共6页; 针对传统路面使用性能评价方法主观性强以及已有模型存在缺陷等问题,分析了高速公路沥青路面使用性能评价指标体系,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)法对评价指标进行降维处理,形成彼此相互独立的主成分,并选取主成分... 展开更多; 关键词主成分分析支持向量机高速公路沥青路面路面使用性能评价; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于遗传算法的模糊优选神经网络路面性能评价模型被引量：13: 1; 作者刘艳康海贵孙敏; 机构大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室辽宁省高等级公路建设局; 出处《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期117-122,共6页; 文摘针对现有路面性能评价方法的不足,在模糊优选神经网络模型的基础上,引入遗传算法,建立了基于遗传算法的模糊优选神经网络的路面使用性能评价模型.该算法采用遗传算法优化神经网络权值,再用神经网络对遗传算法搜索到的近似最优解进行微调,并将模糊优选模型作为神经网络的激励函数,使模型具有明确的物理意义.应用该模型对沈大高速公路部分路段进行评价,与其他模型的对比分析表明:该方法在评价精度和效率方面取得了良好的效果,是一种实用的高速公路路面性能评价方法.; 关键词路面性能评价模糊优选神经网络遗传算法; Keywords pavement performance evaluation fuzzy optimization neural network genetic algorithm; 分类号 U416.21 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于特尔菲-理想点法沥青路面使用性能评价被引量：17: 2; 作者颜可珍周志雄; 机构湖南大学土木工程学院; 出处《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期8-11,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(50808077) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目; 文摘针对传统路面使用性能评价方法对高等级路面区分效果不明显,主观性强以及智能算法确定参数繁琐等不足,选取路面破损状况指数(PCI)、行驶质量指数(RQI)、结构强度系数(SSI)、路面抗滑性能指数(SRI)、车辙深度(RD)作为评价指标,通过特尔菲方法确定各指标的权重系数,建立特尔菲-理想点法路面使用性能评价模型.利用该方法对高速公路沥青路面使用性能数据进行分析计算,其结果与实际判别结果一致,从而验证了该方法的可行性.该方法大大降低了权重确定的主观性,并具有适用性强、原理简单、计算简便等特点.; 关键词路面使用性能评价特尔菲法理想点法权重; Keywords pavement performance assessment Delphi method ideal point method weight; 分类号 U416.2 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价被引量：7: 3; 作者李海莲杨斯媛司金忠张茗; 机构兰州交通大学土木工程学院兰州交通大学甘肃省道路桥梁与地下工程重点实验室; 出处《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期69-76,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(51868042) 甘肃省自然科学基金资助项目(20JR10RA229,22JR5RA334) +3 种基金兰州交通大学“百名青年优秀人才培养计划”基金资助项目(2018103)。; 文摘传统的沥青路面使用性能评价模型主要针对路面服务情况进行评价,无法对路面的养护决策提供有力支持.为克服这一问题,提出了基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价模型.根据路面养护性质确定训练集标签,在支持向量机(support vector machine, SVM)对数据集的训练中引入自适应变异粒子群算法(adaptive mutation particle swarm optimization, AMPSO),增加了变异操作,克服了参数寻优过程中容易陷入局部极值点的问题.最后,与规范的评价结果进行对比分析,证明了AMPSO-SVM评价模型的可行性,评价结果也可为路面的养护决策提供一定的支持.; 关键词道路工程路面使用性能评价沥青路面支持向量机自适应变异粒子群算法; Keywords road engineering pavement performance evaluation asphalt pavement support vector machine(SVM) adaptive mutation particle swarm optimization(AMPSO); 分类号 U416.2 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PCA-SVM的高速公路沥青路面使用性能评价被引量：22: 4; 作者李巧茹郭知洋王耀军陈亮; 机构河北工业大学土木与交通学院河北省土木工程技术研究中心广州新粵沥青有限公司; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期283-288,共6页; 基金河北省建设科技研究指导性计划资助项目(2013-225) 河北省交通运输厅科技计划资助项目(T-2012124); 文摘针对传统路面使用性能评价方法主观性强以及已有模型存在缺陷等问题,分析了高速公路沥青路面使用性能评价指标体系,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)法对评价指标进行降维处理,形成彼此相互独立的主成分,并选取主成分样本训练支持向量机(support vector machine,SVM),构建主成分分析法与支持向量机相结合的PCA-SVM模型以评价高速公路沥青路面使用性能.最后,选用罗宁高速2016年实测路面使用性能数据对提出的模型进行验证,并与《公路技术状况评定标准》的评价结果进行对比,结果表明:PCA-SVM模型评价结果与《公路技术状况评定标准》评价结果相近,修补率较高的5个路段评价结果比《公路技术状况评定标准》评价结果低一个等级,该研究成果可为公路技术状况评定的改进提供借鉴.; 关键词主成分分析支持向量机高速公路沥青路面路面使用性能评价; Keywords principal component analysis support vector machine freeway asphalt pavement pavement performance evaluation; 分类号 U416.217 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于遗传算法的模糊优选神经网络路面性能评价模型	刘艳康海贵孙敏	《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	13	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于特尔菲-理想点法沥青路面使用性能评价	颜可珍周志雄	《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	17	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于AMPSO-SVM的沥青路面使用性能评价	李海莲杨斯媛司金忠张茗	《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于PCA-SVM的高速公路沥青路面使用性能评价	李巧茹郭知洋王耀军陈亮	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2018	22	在线阅读下载PDF 职称材料