基于GA-灰色神经网络的沥青路面使用性能预测

为准确预估我国沥青路面使用性能的变化趋势,在传统灰色预测模型GM(1,1)的基础之上,提出了无偏GM(1,1)模型和滑动GM(1,1)模型,并通过遗传算法(GA)优化后的BP神经网络对传统、无偏与滑动GM(1,1)模型进行了组合,得到了兼顾灰色理论、遗传算法和BP神经网络优点的GA-灰色神经网络组合预测模型,并以具体实例验证了该模型的有效性。结果表明:传统GM(1,1)模型的平均相对误差为4.67%,无偏GM(1,1)模型的平均相对误差为4.64%,滑动GM(1,1)模型的平均相对误差为4.63%,灰色神经网络组合模型的平均相对误差为2.41%,而GA-灰色神经网络组合模型平均相对误差仅为0.54%,证明所提出的组合模型预测精度较高,误差较小,可作为制定路面养护计划的依据。     

基于灰色理论相对弯沉与沥青路面结构寿命的预测模型

建立了沥青路面GM(1,1)预测模型,并对该模型的预测精度进行了分析.结果表明灰色系统理论适合于预测沥青路面相对弯沉,解决实测周期长的难题.     

基于灰色模型的铁路客流预测方法

在GM(1,1)预测模型基础上,构建2个不同的预测模型——GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型,采用Matlab建模,并将模型应用到铁路客流量预测,分析对中小样本振荡序列的预测效果。实例证明,GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型的应用范围和预测精度都优于灰色GM(1,1)模型,是非线性铁路客流量预测的一种有效方法,有助于制定铁路运输计划。     

灰色理论在沥青路面质量控制中的应用研究

分析沥青路面工程项目的质量特点和现行质量控制中数理统计方法的局限性后，提出了一种基于灰色系统理论的沥青路面质量控制方法，建立了CM(1，1)模型，并对模型精度进行检验，针对沥青路面施工过程中的实际情况，引入新陈代谢预测模型的概念，对GM(1，1)模型作了适当的修正，使得模型具有更强的适应性和更好的预测效果。     

优化的分数阶GM(1,1)模型在桥梁线形控制中的应用

针对传统灰色预测模型用于大跨径刚构桥梁预拱度预测会出现过拟合现象和预测精度不高的问题,将分数阶算子GM(1,1)模型引入大跨径桥梁预拱度预测,并建立了一种基于牛顿二次插值的分数阶GM(1,1)新模型,实现了对传统GM(1,1)模型的阶数和背景值的双重优化.为了检验模型性能,将文中模型与传统GM(1,1)模型、分数阶GM(1,1)进行对比分析.通过实例验证,优化得到的分数阶GM(1,1)的预测平均相对误差为3.1％,相比传统的G M(1,1)减小了9％,预测精度进一步得到提高.新模型具有一定的实用性,且精度较高,对于同类型的桥梁施工控制有一定的参考价值.     

基于改进新陈代谢GM(1,1)模型的短期风速预测算法

基于新陈代谢GM(1,1)模型,提出了改进的新陈代谢GM(1,1)模型,其主体思路即尽可能用最新的信息代替陈旧的信息,在预测的精确度与预测的收敛性之间达到最佳的平衡.文中算例对基于GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型及改进的新陈代谢GM(1,1)模型的风速预测结果进行了仿真分析,预测结果证明了所提出方法的有效性.     

一种离散GM(1,1)模型的研究

分析了离散GM(1,1)模型与原始GM(1,1)模型的关系,二者形式相同,建模机理相同,但建模过程不完全相同,所以二者的时间响应函数不同。解释了离散GM(1,1)模型比原始GM(1,1)模型优越的原因,并从理论上证明了该离散GM(1,1)模型不仅具有白化指数律、白化系数律重合性,而且具有线性变换一致性。     

残差修正DGM模型在公路客运量预测中的应用

针对GM(1,1)模型预测条件的局限性,提出一种新的公路客运量预测模型--残差修正DGM模型,并利用该模型和GM(1,1)模型对1999年全国公路客运量进行预测,结果表明所建模型较之GM(1,1)模型有更高的预测精度.     

基于改进残差GM(1,1)混合模型的大跨度RC拱桥线形预测研究

针对大跨度钢筋混凝土拱桥的线形预测与控制问题，提出了一种由Logistic函数加权改进的残差GM(1,1)线形预测模型，以大跨度钢筋混凝土拱桥工程为背景，对线形控制预抬值进行了预测分析。研究结果表明：改进残差GM(1,1)模型预测预抬值结果较为逼近实测预抬值，除个别拱圈节段外，相对误差低于10%,而理论预抬值结果偏低；由改进残差GM(1,1)模型预测得到的成桥线形与实测成桥线形、设计成桥线形拟合良好，验证了该预测方法的科学性。     

福州市道路交通事故灰色预测模型的构建与实现

分析了GM(1,1) 模型和Verhulst模型的特点和适用场合,针对福州市道路交通事故呈现S形状态的波动过程,建立了灰色Verhulst预测模型.对福州市1995～2004年的道路交通事故进行实例分析,verhlst预测模型和GM(1,1)预测模型的平均相对误差分别为11.9%和33.0%,可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM(1,1)模型.     

忻阜高速橡胶沥青路面施工质量控制措施研究

借助旋转黏度计、燃烧炉和PQI密度无损检测仪等试验设备及方法,对忻阜高速公路橡胶沥青路面施工质量控制措施进行了试验研究,实体工程质量检测结果表明:采用旋转黏度计50%扭矩内差获得的黏度值来评价橡胶沥青黏度;采用燃烧炉标定曲线及修正公式来检测橡胶沥青混合料油石比和矿料级配;采用PQI密度无损检测仪实时检测橡胶沥青路面压实度等方法是可行且有效的,可对橡胶沥青路面的施工质量控制及检验评价提供有益参考。     

沥青路面离析现象的分析及其评价方法的探讨

为了寻找有效的路面施工质量控制方法。减小水损害时沥青路面的破坏,对沥青路面的离析现象进行分析。并提出了一种通过检测路表面构造深度来判别和评价沥青路面离析的方法。该方法可以满足路面工程质量评价的精度要求。同时具有成本低、易操作等优点，对提高沥青路面施工质量、延长使用寿命有帮助。是一种非常有前途的路面检测评价手段。     

基于模糊神经网络的高速公路路面质量评价

为提高高速公路沥青路面使用质量的评价精度,将T-S模糊理论与BP神经网络相结合,以高速公路沥青路面的路面状况指数、路面结构强度指数、道路行驶质量指数和路面抗滑性能指数4个检测指标作为输入变量,根据模糊推理规则构建路面质量评价的非线性映射关系,路面检测指标经过模糊神经网络的学习和训练,直至网络输出与期望输出的误差达到最小,去模糊化后得到各路段的精确评价结果,建立了路面使用质量的综合评价模型.用实际检测数据对该模型进行了验证,结果表明:该模型具有模糊系统的逻辑推理能力和神经网络的定量数据处理能力,通过本文方法仿真得到的路面质量的综合评价结果,与期望值的相对误差小于2.1%.      

公路工程沥青路面施工技术与质量控制策略

采用相应的施工技术加强施工质量控制是公路工程沥青路面施工的重要工作.结合公路沥青路面建设的实际情况,主要探讨分析了沥青路面施工技术与质量控制的有关问题,包括施工准备、混合料配合比及质量控制、路面施工技术、施工质量检测与评定等几个方面,可为公路工程沥青路面施工提供借鉴与参考.     

基于灰色系统的高速公路沥青路面综合使用性能预测

以京沪高速公路(河北段)沥青路面使用性能评价为例进行研究。分析了影响沥青路面使用性能的主要因素。选取了2007～2011年路面使用性能各项指标数据和交通量,建立了GM(1,N)模型,预测了京沪高速公路(河北段)2012～2016年沥青路面使用性能各分项指标,误差检验表明,预测精度较高。通过预防性养护前沥青路面单项指标衰变曲线分析,得到了沥青路面综合使用性能指标,为确定预防性养护时机提供了依据。     

基于渗水试验的沥青路面压实实时控制方法

通过分析路面渗水系数与压实度的关系,提出的基于渗水试验的沥青路面压实实时检测与控制方法,经实际工程检测结果表明,可以检测出施工工艺压实的有效性,可作为压实是否合格的实时检测指标,用以评价沥青路面的压实质量.     

SBS改性沥青混合料路面施工质量控制

从SBS改性沥青的概念及基本原理入手,结合河北省SBS改性沥青混合料面层铺筑使用情况,就如何改善SBS改性沥青路面施工质量进行论述.     

浅层压浆在沥青路面预防性养护中的应用

从惠河高速公路沥青路面补强加固实例出发,结合沥青路面的特点,分析了沥青路面出现病害的原因,提出了沥青路面压浆材料配合比、压浆工艺、压浆质量控制要求与检测方法,实践表明,沥青路面压浆补强达到了预期目的,提高了沥青路面的整体强度．     

城市道路沥青路面质量控制探讨

城市道路沥青路面的质量控制是一项系统工程。首先,应从源头上保证沥青路面所采用集料的质量,控制好各种进场原材料满足技术规范要求;其次,要控制好材料的级配,确保沥青混合料的稳定性、耐久性、抗疲劳、抗渗等性能;另外,选择合理的路面结构是设计的关键;最后,需要强调的是按照城市道路的施工工序控制路基、管道施工及回填、底基层、基层及沥青路面各层的施工工艺和质量,做好路面接缝及与管线相接处的工艺质量,将各种质量隐患消灭在萌芽中。做好上述各点,才能更好地保证城市道路沥青路面的质量,促进社会经济的协调有序发展。