基于GA优化灰色神经网络冷再生材料力学特性预测分析

• 作者: 杨彦海 杨野 董帅
• 来源期刊: 公路
• 学科: 交通运输
• 关键词: 道路工程 冷再生材料 力学特性 遗传算法 灰色神经网络 灰关联分析
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 公路养护与环境保护
• 页码范围: 234-240
• 页数: 7页
• 分类号: U414.01
• 语种: 中文

摘要

通过室内试验测得不同路面结构下冷再生材料力学特性数据,运用遗传算法(GA)优化灰色神经网络模型进行数据分析和预测,采用灰关联理论进行冷再生材料力学特性影响因素(冷再生层厚度和模量、水泥稳定碎石厚度和模量以及土基模量)的敏感性分析.结果表明,运用遗传算法(GA)优化灰色神经网络组合预测值与试验实测值最大误差仅为6.281％,能有效预测乳化沥青冷再生材料力学特性,可对不同因素下冷再生力学特性进行量化预测分析,可减少试验量.通过灰关联理论敏感性分析得到,水泥稳定碎石模量对乳化沥青力学性能影响较大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨彦海		35	207	9.0	14.0
2	杨野		20	32	4.0	5.0
3	董帅		10	40	4.0	6.0