基于GA-灰色神经网络的沥青路面使用性能预测 |
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引用本文: | 陈仕周,李山,熊峰,李冠男.基于GA-灰色神经网络的沥青路面使用性能预测[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2019,38(2). |
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作者姓名: | 陈仕周 李山 熊峰 李冠男 |
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作者单位: | 重庆交通大学土木工程学院,重庆400074;重庆鹏方路面工程技术研究院,重庆400054;重庆交通大学土木工程学院,重庆,400074;重庆鹏方路面工程技术研究院,重庆,400054 |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | 道路工程 沥青路面使用性能 灰色预测模型 BP神经网络 遗传算法 |
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