基于BP神经网络沥青混合料低温弯拉应变预测模型

• 作者: 公维强 徐慧宁 谭忆秋
• 来源期刊: 沈阳建筑大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 沥青混合料 低温弯拉应变 BP神经网络 预测模型 灰色关联熵
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 土木工程
• 页码范围: 224-229
• 页数: 6页
• 分类号: U416
• 字数: 2911字
• 语种: 中文

摘要

目的 分析影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,预测沥青混合料低温弯拉应变.方法 基于Mablab7.1平台,应用灰色关联熵法分析了影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,建立了结构为9-14-1的三层沥青混合料低温弯拉应变的BP神经网络预测模型.结果 根据灰色关联熵法分析,确定了5℃延度、针入度指数PI、当量脆点t1.2、当量软化点t800、FAc比、25℃针入度、FAf比、软化点、CA比等9个影响因素作为神经网络模型的输入因素.通过43组试验数据对BP神经网络模型进行了学习训练,并用另外5组试验数据对模型进行了检验.预测结果与实测结果误差在工程要求精度范围以内.结论 预测结果与实测结果的拟和程度较高,预测模型可信,可用于沥青混合料低温性能预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭忆秋	哈尔滨工业大学交通科学与工程学院	194	3076	30.0	46.0
2	徐慧宁	哈尔滨工业大学交通科学与工程学院	25	229	7.0	15.0
3	公维强		3	8	1.0	2.0