论文部分内容阅读
为了有效利用FWD检测仪器,提高弯沉检测效率和精度,分别利用回归分析技术和BP神经网络智能方法,建立了基于FWD动态弯沉预测静态弯沉的预测模型,分析了模型影响因素,并对比了2种模型的预测效果。研究表明:弯沉检测层位、FWD系统误差、弯沉测试范围均对弯沉预测模型有较大影响;与回归模型相比,BP神经网络模型的均方根误差降低了10μm,平均相对误差降低了4.6%,预测效果较优;回归模型的路网结构强度评价结果偏于不安全。