武汉理工大学学报
武漢理工大學學報
무한리공대학학보
JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2004年
12期
72-75
,共4页
路面状况指数%神经网络%遗传算法%预测模型
路麵狀況指數%神經網絡%遺傳算法%預測模型
로면상황지수%신경망락%유전산법%예측모형
基于路面破损检测的困难性,利用路面使用性能的4个评价指标--路面破损状况、路面结构强度、路面平整度和路面抗滑能力之间复杂的内在联系,建立了一种路面破损状况的混合GANN预测模型.应用该模型可以利用快速检测到的IRI、SSI和SFC数据对路面状况指数PCI进行预测,减轻了路面破损调查的工作量,节约了大量的人力物力,有很高的实用价值.
基于路麵破損檢測的睏難性,利用路麵使用性能的4箇評價指標--路麵破損狀況、路麵結構彊度、路麵平整度和路麵抗滑能力之間複雜的內在聯繫,建立瞭一種路麵破損狀況的混閤GANN預測模型.應用該模型可以利用快速檢測到的IRI、SSI和SFC數據對路麵狀況指數PCI進行預測,減輕瞭路麵破損調查的工作量,節約瞭大量的人力物力,有很高的實用價值.
기우로면파손검측적곤난성,이용로면사용성능적4개평개지표--로면파손상황、로면결구강도、로면평정도화로면항활능력지간복잡적내재련계,건립료일충로면파손상황적혼합GANN예측모형.응용해모형가이이용쾌속검측도적IRI、SSI화SFC수거대로면상황지수PCI진행예측,감경료로면파손조사적공작량,절약료대량적인력물력,유흔고적실용개치.
