基于人工神经网络的沥青路面水膜厚度预测

• 作者: 卢艳坤 耿艳芬 陈先华 马耀鲁
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 路面工程 水膜厚度 人工神经网络 水动力学方法 预测分析
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 490-495
• 页数: 6页
• 分类号: U416.2
• 字数: 664字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2017.04.016

摘要

为了研究多因素影响下沥青路面水膜厚度的变化,结合基于水动力学理论的二维浅水方程,提出一种利用人工神经网络(ANN)预测沥青路面水膜厚度的方法.多因素包括降雨强度、路面宽度、路面横坡、路面纵坡和路面粗糙系数.二维水动力仿真模型经过实测数据验证并根据沈山高速公路工程设计方案仿真得到有限数量的训练数据用于沥青路面水膜厚度的预测,进而分析了多因素对水膜厚度在路面分布的影响.经过18组数据的验证,人工神经网络模型预测精度可达0.991.预测结果表明:水膜厚度从中央分隔带向道路边缘逐渐增加,降雨强度对水膜厚度的变化有明显影响.在路面宽度20 m,降雨强度30 mm/h的条件下,路面内侧车道内的水膜厚度低于10 mm,外侧车道的水膜厚度为20 mm.受训练样本数量的影响,预测结果存在一定的波动,但与现行规范和理论计算值相比,人工神经网络模型能够更好地描述沥青路面水膜的宏观分布特性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈先华	东南大学交通学院	52	419	13.0	19.0
2	卢艳坤		10	16	2.0	4.0
3	耿艳芬	东南大学交通学院	15	96	6.0	9.0
4	马耀鲁	东南大学交通学院	5	7	1.0	2.0