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基于深层循环神经网络的高速公路沥青路面健康状况预测模型 被引量：2
1
作者 张志斌 《公路交通技术》 2022年第4期62-68,共7页
为解决高速公路养护过程中沥青路面健康状况不易准确预测的问题,提出了一种基于深层循环神经网络的沥青路面技术状况评定指标预测模型。该模型在充分利用养护历史数据之间的时序关联性的同时发挥神经网络的强大拟合能力,通过对时间序列... 为解决高速公路养护过程中沥青路面健康状况不易准确预测的问题,提出了一种基于深层循环神经网络的沥青路面技术状况评定指标预测模型。该模型在充分利用养护历史数据之间的时序关联性的同时发挥神经网络的强大拟合能力,通过对时间序列数据进行数据挖掘得到更深层次的映射关系,并使用循环神经网络替代传统全连接神经网络进行预测。研究结果表明:循环神经网络可拟合道路多年检测历史数据,结合工程实测实际数据,基于GRU单元的深层循环神经网络的路面健康状况短期预测精度可达97%,能对沥青路面的健康状况进行较好的预测。 展开更多
关键词 沥青路面 路面健康状况预测 循环神经网络 深度神经网络 预测模型
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