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基于BP神经网络的沥青混合料水稳定性预测模型 被引量：5
1
作者 尹豪 王志雄 王蓝英 《筑路机械与施工机械化》 北大核心 2017年第10期63-67,共5页
考虑到冻融劈裂强度比(TSR)试验需要消耗大量的时间与物力,并且沥青混合料水稳定性影响因素与评价指标之间很难建立一个十分准确的数学模型,在分析选取影响沥青混合料水稳定性的因素后,通过BP神经网络模型对已有35组试验数据进行训练学... 考虑到冻融劈裂强度比(TSR)试验需要消耗大量的时间与物力,并且沥青混合料水稳定性影响因素与评价指标之间很难建立一个十分准确的数学模型,在分析选取影响沥青混合料水稳定性的因素后,通过BP神经网络模型对已有35组试验数据进行训练学习及检验,建立了TSR预测模型。结果表明:这种预测方法的最小相对误差为1.50%,最大相对误差为4.94%,预测精度较好,可用于TSR试验值的预测,为混合料水稳定性的初步判断与评价提供了一定借鉴。 展开更多
关键词 沥青混合料 水稳定性 BP神经网络 tsr预测模型
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