神经网络在沥青混合料马歇尔稳定度和流值预测中的应用

神经网络具有良好的非线性品质,能够实现非线性映射,并且具有在任意精度内逼近非线性映射的能力,直接表示出输入与输出间的复杂关系。为此,本文拟应用人工神经网络技术对沥青混合料的马歇尔试验性能进行预测。 1、BP神经网络及其算法人工神经元网络(简称神经网络),是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述,是由大量的处理单元(神经元)通过适当的方式互连构成的高度复杂的大规模非线性自适应系统,可以用计算机程序来模拟。神经网络具有内部自组织、自学习的能力,能够不断适应外界环境的变化,通过对样本的学习,将未知对象判决为其最接近的记忆。人工神经网络还具有很强的容错性,善于联想、综合和推广。可以被用来完成数学上的映射逼近,数据压缩,模式匹配,系统建模,模糊控制,组合优化问题求解的任务。