道路表面水膜厚度预测模型

摘要：

针对道路表面的坡面水流受降雨和坡面粗糙程度的影响,是一个高度非线性空间分布的过程,一般模型很难精确描述.建立了基于人工神经网络的道路表面水膜厚度预测模型,以降雨强度、坡度、坡长和坡面的粗糙程度为输入层,水膜厚度为输出层,隐含层为6个神经元,通过试验数据的训练,确定了网络的权重和阈值.应用结果表明该模型预测的水膜厚度与测量值的相关系数为0.98,误差平方和为3.08,这说明该模型用于道路表面水膜厚度预估是可行的.

关键词：道路工程、坡面水流、人工神经网络、路面水膜厚度

所属期刊栏目：4

分类号：U416.2(道路工程)

资助基金：国家西部交通建设科技项目200131822332

在线出版日期：2004-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

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