基于粗糙集和RBF神经网络的高速公路路面使用性能评价研究

• 作者: 尚保玉 郭钧 郭顺生
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 粗糙集 可辨识矩阵 RBF神经网络 路面使用性能 评价模型
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 页码范围: 1125-1129
• 分类号: U416|TP391
• 字数: 3694字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1006-2823.2011.06.006

摘要

利用可辨识矩阵对影响路面使用性能评价的宽泛指标集进行分类、约简,得出对路面使用性能评价最有影响的数据指标,建立RBF神经网络模型,并把处理后的数据指标作为RBF神经网络的输入进行训练、仿真.通过实例,给出了该方法的具体实现过程.与没有采用指标约简的RBF神经网络进行结果对比,该方法在路面使用性能评价上更具有实用性、有效性和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭顺生	武汉理工大学机电工程学院	181	1385	19.0	25.0
2	郭钧	武汉理工大学机电工程学院	9	57	5.0	7.0
3	尚保玉	武汉理工大学机电工程学院	2	14	2.0	2.0