基于模糊神经网络的高速公路路面质量评价

• 作者: 栾卫东 谢峰 马智民
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 高速公路 模糊系统 神经网络 路面质量评价
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 160-164
• 页数: 5页
• 分类号: U416.217
• 字数: 3384字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2013.01.025

摘要

为提高高速公路沥青路面使用质量的评价精度,将T-S模糊理论与BP神经网络相结合,以高速公路沥青路面的路面状况指数、路面结构强度指数、道路行驶质量指数和路面抗滑性能指数4个检测指标作为输入变量,根据模糊推理规则构建路面质量评价的非线性映射关系,路面检测指标经过模糊神经网络的学习和训练,直至网络输出与期望输出的误差达到最小,去模糊化后得到各路段的精确评价结果,建立了路面使用质量的综合评价模型.用实际检测数据对该模型进行了验证,结果表明:该模型具有模糊系统的逻辑推理能力和神经网络的定量数据处理能力,通过本文方法仿真得到的路面质量的综合评价结果,与期望值的相对误差小于2.1％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马智民	长安大学地球科学与国土资源学院	34	398	11.0	19.0
2	栾卫东	长安大学地球科学与国土资源学院	4	42	4.0	4.0
3	谢峰	西南交通大学交通运输与物流学院	5	19	1.0	4.0