混合GANN模型在路面状况指数预测中的应用

• 作者: 刘沐宇 叶家军 黄文雄
• 来源期刊: 武汉理工大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 路面状况指数 神经网络 遗传算法 预测模型
• 年，卷（期）: 2004,（12）
• 页码范围: 72-75
• 页数: 4页
• 分类号: U418.6
• 字数: 3007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4431.2004.12.021

摘要

基于路面破损检测的困难性,利用路面使用性能的4个评价指标--路面破损状况、路面结构强度、路面平整度和路面抗滑能力之间复杂的内在联系,建立了一种路面破损状况的混合GANN预测模型.应用该模型可以利用快速检测到的IRI、SSI和SFC数据对路面状况指数PCI进行预测,减轻了路面破损调查的工作量,节约了大量的人力物力,有很高的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘沐宇	武汉理工大学土木工程与建筑学院	114	1843	20.0	39.0
2	黄文雄	武汉理工大学土木工程与建筑学院	5	131	5.0	5.0