基于神经网络的沥青混合料抗剪强度预估方法

摘要：

通过采用神经网络工具,探讨沥青混合料的抗剪强度预估方法.通过对比,采用不同输入参数,选定沥青类型、集料类型、空隙率、级配类型、公称粒径、油石比等六个影响因素作为输入参数.引入了误差分级迭代法进行网络学习训练,通过对比常规BP算法和误差分级迭代法,发现后者能有效减轻初始权值和阈值对训练和样本预测的影响,也能较好控制样本预测的误差.因此,建议采用基于误差分级迭代法的BP神经网络方法,预测沥青混合料的抗剪强度.

关键词：沥青混合料、强度预估、BP神经网络、误差分级迭代、抗剪强度

所属期刊栏目：36

分类号：U416(道路工程)

资助基金：国家杰出青年科学基金资助项目50325852

在线出版日期：2008-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1191-1194,1204