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基于人工神经网络的路面模量反算

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Backcalculation of pavement layer moduli based on artificial neural networks
作者:
查旭东;王秉纲
作者机构:
长沙交通学院道路与交通工程系
长安大学公路学院 湖南长沙
0
陕西西安710064
[查旭东] 长沙交通学院
语种:
中文
关键词:
路面;模量反算;人工神经网络;弯沉盆;落锤式弯沉仪
关键词(英文):
pavement;backcalculation of moduli;artificial neural network;deflection basin;falling weight deflectometer
期刊:
交通运输工程学报
ISSN:
1671-1637
年:
2002
卷:
2
期:
2
页码:
12-15
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
交通运输工程学院
摘要:
根据三层BP神经网络模型和弹性层状体系理论,结合JILSFWD研究了层状体系路面的模量反算.通过理论和实测弯沉盆的反算,比较了精确网络与噪音网络的反算能力,从而提出了人工神经网络实现模量反算的关键技术.噪音网络与国内外常用反算程序的比较结果表明,神经网络法的反算结果具有良好的精度和可靠性.
摘要(英文):
The backcalculation of pavement layer moduli for layered system is researched with JILS FWD according to the model of 3 layered BP neural network and the theory of elastic layered system.The backcalculating ability of accurate network and noise network is compared through the backcalculation of theoretical and measured deflection basins. The key techniques are presented for the backcalculation of moduli with artificial neural networks.The comparisions of the noise network to the common backcalculation programs show that the backcalculation results for the method of neu...

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