基于可拓神经网络的高速公路路面使用性能评价

摘要：

高速公路路面使用性能评价是高速公路养护决策的前提.可拓神经网络(ENN)作为可拓理论与人工神经网络的结合,已成功应用在故障诊断、 分类评价、 模式识别等方面.双权连接ENN在解决基于区间的分类与聚类问题上表现出色,尝试将其引入高速公路路面养护管理系统,用以解决路面使用性能分类评价的问题.阐述ENN模型的理论基础,构造双权连接ENN评价模型的结构和算法,并对试验路段进行模拟评价.试验结果表明,ENN模型评价准确率可达100％,且不受样本数量不足和随机干扰项的影响.得出结论:ENN结构在高速公路路面使用性能评价方面具有结构设置简单、 初始权值科学、 训练时间短、 准确率高、 容错能力和泛化能力强等优点.

关键词：路面使用性能评价、可拓神经网络、高速公路、物元模型

所属期刊栏目：17

资助基金：国家留学基金 201608210179

在线出版日期：2019-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：25-30