基于BP神经网络的高速公路路面性能预测

根据高速公路的历史检测数据和实际情况,以路面状况指数(PCI)、结构强度指数(PSSI)、行驶质量指数(RQI)、抗滑性能指数(SRI)等4个路面性能评价指标建立基于BP神经网络的路面性能预测模型,经过网络训练和学习,能够自适应地获得输入与输出的高度非线性映射关系。仿真结果表明:该方法收敛速度快,具有较好的泛化能力,该模型的预测结果与实际结果的相对误差小于0.11%,预测精度较高,可为路网中各路段的跨年度维修需求提供参考。