【摘 要】
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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
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,四川交通职业技术学院,长安大学地球科学与国土资源学院
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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%.
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