[1]尹 豪,王志雄,王蓝英.基于BP神经网络的沥青混合料水稳定性预测模型[J].筑路机械与施工机械化,2017,(10):63-67.
 YIN Hao,WANG Zhi-xiong,WANG Lan-ying.Prediction Model of Asphalt Mixture Water Stability Based on BP Neural Network[J].,2017,(10):63-67.
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基于BP神经网络的沥青混合料水稳定性预测模型()
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《筑路机械与施工机械化》[ISSN:1000-033X/CN:61-1119/U]

卷:
期数:
2017年10期
页码:
63-67
栏目:
设计与实验
出版日期:
2017-10-15

文章信息/Info

Title:
Prediction Model of Asphalt Mixture Water Stability Based on BP Neural Network
文章编号:
1000-033X(2017)10-0063-05
作者:
尹 豪1王志雄2王蓝英1
1.重庆交通大学 土木工程学院,重庆 400074;
2.江西戆粤高速公路股份有限公司九景管理处,江西 九江 332000
Author(s):
YIN Hao1 WANG Zhi-xiong2 WANG Lan-ying1
1.School of Civil Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China;
2.Jiujing Management Division of Jiangxi Ganyue Expressway Co., Ltd., Jiujiang 332000, Jiangxi, China
关键词:
沥青混合料 水稳定性 BP神经网络 TSR预测模型
Keywords:
asphalt mixture moisture susceptibility BP neural network TSR prediction model
分类号:
U414.01
文献标志码:
B
摘要:
考虑到冻融劈裂强度比(TSR)试验需要消耗大量的时间与物力,并且沥青混合料水稳定性影响因素与评价指标之间很难建立一个十分准确的数学模型,在分析选取影响沥青混合料水稳定性的因素后,通过BP神经网络模型对已有35组试验数据进行训练学习及检验,建立了TSR预测模型。结果表明:这种预测方法的最小相对误差为1.50%,最大相对误差为4.94%,预测精度较好,可用于TSR试验值的预测,为混合料水稳定性的初步判断与评价提供了一定借鉴。
Abstract:
Considering that the test on the freeze-thaw tensile strength ratio(TSR)requires a lot of time and material resources, and it is difficult to establish a very accurate mathematical model between the influencing factors and the evaluation indicators of the moisture susceptibility of asphalt mixture, after analyzing and selecting the factors that affect the moisture susceptibility of asphalt mixture, the BP neural network model was used to train and inspect 35 sets of test data, and the TSR prediction model was established.The results show that the minimum relative error of this prediction method is 1.50% and the maximum is 4.94%.The great accuracy makes it capable of TSR test value prediction, which provides a reference for the preliminary judgment and evaluation of asphalt mixture's moisture susceptibility.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2017-02-28
基金项目:江西省交通科技项目(2015B0050); 重庆市科学技术委员会社会民生科技创新专项项目(CSTC2016SHMSZX30005)
作者简介:尹 豪(1992-),男,湖北阳新人,硕士,研究方向为路基路面结构与材料。
更新日期/Last Update: 2017-10-30