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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于路元拆分和GA‑BP神经网络模型的路面平整度预测的方法，包括：步骤1，采集历年路面平整度检测数据及路面平整度发展影响因素数据，构成数据集，并根据采集到的数据将整体路网划分成若干路元；步骤2，确定GA‑BP神经网络模型的输入输出变量；步骤3，进行GA‑BP神经网络模型结构设计，确定隐含层的节点数；步骤4，采用遗传算法优化GA‑BP神经网络模型的权值和阈值；步骤5，训练并测试GA‑BP神经网络模型，对路面平整度进行预测。本发明解决了传统的路面平整度预测模型预测结果误差大、精度不高的问题，极具现实意义。
主权项：1.基于路元拆分和GA-BP神经网络模型的路面平整度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集历年路面平整度检测数据及路面平整度发展影响因素数据，构成数据集，并根据采集到的数据将整体路网划分成若干路元；步骤2，确定GA-BP神经网络模型的输入输出变量；步骤3，进行GA-BP神经网络模型结构设计，确定隐含层的节点数；步骤4，采用遗传算法优化GA-BP神经网络模型的权值和阈值；步骤5，训练并测试GA-BP神经网络模型，对路面平整度进行预测；所述步骤2中，将当年以及前三年的路面平整度检测数据IRI值IRIt、IRIt-1、IRIt-2和IRIt-3以及路面平整度发展影响因素数据作为模型的输入，下一年的IRI值IRIt+1作为模型的输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于路元拆分和GA-BP神经网络模型的路面平整度预测方法
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