高速公路大中修间隔年限的预测模型

摘要：

基于高速公路大中修的各种影响因素分析，首先运用主成分分析法对原始数据进行降维处理，消除数据间的相关性，再运用 BP 神经网络进行预测，从而建立高速公路大中修间隔年限的预测模型。实例应用表明，该模型的预测结果较精确，为公路养护部门提供了一种科学的预测方法。

关键词：高速公路大中修、养护间隔年限、主成分分析、BP 神经网络

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71371036

在线出版日期：2015-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：35-41