西南交通大学学报
西南交通大學學報
서남교통대학학보
JOURNAL OF SOUTHWEST JIAOTONG UNIVERSITY
2013年
1期
160-164
,共5页
高速公路%模糊系统%神经网络%路面质量评价
高速公路%模糊繫統%神經網絡%路麵質量評價
고속공로%모호계통%신경망락%로면질량평개
为提高高速公路沥青路面使用质量的评价精度,将T-S模糊理论与BP神经网络相结合,以高速公路沥青路面的路面状况指数、路面结构强度指数、道路行驶质量指数和路面抗滑性能指数4个检测指标作为输入变量,根据模糊推理规则构建路面质量评价的非线性映射关系,路面检测指标经过模糊神经网络的学习和训练,直至网络输出与期望输出的误差达到最小,去模糊化后得到各路段的精确评价结果,建立了路面使用质量的综合评价模型.用实际检测数据对该模型进行了验证,结果表明:该模型具有模糊系统的逻辑推理能力和神经网络的定量数据处理能力,通过本文方法仿真得到的路面质量的综合评价结果,与期望值的相对误差小于2.1％.
為提高高速公路瀝青路麵使用質量的評價精度,將T-S模糊理論與BP神經網絡相結閤,以高速公路瀝青路麵的路麵狀況指數、路麵結構彊度指數、道路行駛質量指數和路麵抗滑性能指數4箇檢測指標作為輸入變量,根據模糊推理規則構建路麵質量評價的非線性映射關繫,路麵檢測指標經過模糊神經網絡的學習和訓練,直至網絡輸齣與期望輸齣的誤差達到最小,去模糊化後得到各路段的精確評價結果,建立瞭路麵使用質量的綜閤評價模型.用實際檢測數據對該模型進行瞭驗證,結果錶明:該模型具有模糊繫統的邏輯推理能力和神經網絡的定量數據處理能力,通過本文方法倣真得到的路麵質量的綜閤評價結果,與期望值的相對誤差小于2.1％.
위제고고속공로력청로면사용질량적평개정도,장T-S모호이론여BP신경망락상결합,이고속공로력청로면적로면상황지수、로면결구강도지수、도로행사질량지수화로면항활성능지수4개검측지표작위수입변량,근거모호추리규칙구건로면질량평개적비선성영사관계,로면검측지표경과모호신경망락적학습화훈련,직지망락수출여기망수출적오차체도최소,거모호화후득도각로단적정학평개결과,건립료로면사용질량적종합평개모형.용실제검측수거대해모형진행료험증,결과표명:해모형구유모호계통적라집추리능력화신경망락적정량수거처리능력,통과본문방법방진득도적로면질량적종합평개결과,여기망치적상대오차소우2.1％.
