最小二乘法结合BP神经网络在路面平整度数据标定及处理中的应用

在充分调研国内外路面平整度检测技术的基础上,针对平整度数据检测中存在的异常数据、漏检数据等问题,结合其技术指标,基于最小二乘法的原理对试验数据的IRI测量重复性误差和IRI测量误差进行分析,确保数据源的准确性和可参考性,并对BP神经网络算法的有效性和实用性进行了验证,再采用BP神经网络方法对路面平整度检测数据进行识别和补充处理,使检测到的数据能反映被检测实体的真实信息。最后,结合工程实例,在Matlab上实现仿真和计算,把补充的数据和真实数据进行相对误差比较分析,结果表明:数据处理结果能很好地满足工程质量检测数据误差的要求。