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题名基于广义回归神经网络的路面摩擦系数预测模型
被引量：5
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作者
陈涛
郭卫卫
孟令智
魏朗
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机构
长安大学交通部汽车运输安全保障技术重点试验室
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出处
《公路》
北大核心
2014年第6期1-6,共6页
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基金
国家自然科学基金项目
项目编号50908020
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金
项目编号CHD2012ZD018
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文摘
为了研究路面摩擦系数的预测问题,利用JN-1型道路摩擦系数测试仪和BM-Ⅱ型摆式摩擦系数测定仪在试验场4种路面进行对比试验,建立了测量结果与摆式仪的转换模型。运用JN-1型道路摩擦系数测试仪在公路和城市道路上8种路面进行测试,研究了路面摩擦系数的影响因素。应用广义回归神经网络分析方法,以路面等级为分类基础,建立了基于广义回归神经网络的路面摩擦系数预测模型,通过131组试验数据对网络模型进行了训练,利用11组试验数据对网络模型进行预测结果对比。结果显示,模型预测值与实测值的平均误差为3.0%,模型预测结果与实测结果吻合,表明预测模型的正确性和精确性。
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关键词
路面摩擦系数
便携式摩擦系数测试仪
摆式仪
广义回归神经网络
预测模型
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Keywords
road friction coefficient
road friction coefficient tester
pendulum friction tester
GRNNNetwork
prediction model
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分类号
U491.251
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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