基于GRA与BP神经网络的沥青路面模量参数反演分析

• 作者: 刘锦俐 杨青 胡永举 邱欣 陶珏强
• 来源期刊: 浙江师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 道路工程 沥青路面 模量反演 BP神经网络 灰色关联度
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 地理
• 页码范围: 102-108
• 页数: 7页
• 分类号: U414
• 字数: 4733字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16218/j.issn.1001-5051.2018.01.017

摘要

为了提升沥青路面模量参数反演分析的可靠性,基于沥青路面动力有限元数值分析模型,在构建FWD路表弯沉与结构层模量参数对应数据库的基础上,将GRA和BP神经网络分析方法相结合,实现沥青路面模量参数的反演分析.结果表明:FWD径向距离为0,60,210 cm处的路表弯沉值分别与面层模量、基层模量和路基模量的关联度最大;相对于传统的BP神经网络方法,GRA方法的引入提升了沥青路面各结构层模量反演结果的精度和稳定性.研究成果为利用FWD测试技术诊断与评价沥青路面各结构层的性能状态提供了新视角.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡永举	浙江师范大学工学院	43	214	8.0	12.0
2	邱欣	浙江师范大学工学院	32	149	8.0	10.0
3	杨青	浙江师范大学工学院	22	88	6.0	8.0
4	刘锦俐	浙江师范大学工学院	6	24	2.0	4.0
5	陶珏强	浙江师范大学工学院	10	29	2.0	5.0