基于混合神经网络(GANN)的沥青路面使用性能预测模型

俞竞伟; 傅睿; 李雄威; 王新军

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基于混合神经网络(GANN)的沥青路面使用性能预测模型

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针对GM模型要求的样本点少、不必有较好的分布规律,且计算量少、操作简便,而BP神经网络可以反馈校正输出的误差,具有并行计算、分布式信息存储、强容错力、自适应学习功能等特点,将GM(1,1)模型与BP神经网络模型相结合,建立了混合神经网络预测模型,并结合实例进行了检验性预测.结果表明:混合神经网络模型在预测精度方面优于传统灰色模型.该模型的算法概念明确、计算简便,有较高的拟合和预测精度,具有良好的应用前景.

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来源
《桂林理工大学学报》 |2016年第3期|521-525|共5页
作者
俞竞伟; 傅睿; 李雄威; 王新军;
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作者单位

东南大学建筑学院,南京210096;

常州工学院土木建筑工程学院,江苏常州213002;

常州工学院土木建筑工程学院,江苏常州213002;

常州工学院土木建筑工程学院,江苏常州213002;

常州工学院土木建筑工程学院,江苏常州213002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类沥青路面;
关键词
沥青路面; 使用性能; GM模型; 人工神经网络; 混合神经网络模型;

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