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基于神经网络的道路季节分类
1
作者
胡迟春
王端宜
+1 位作者
Kejin Wang
Jim Cable
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期22-26,共5页
为了合理确定路面结构设计时的输入参数,引入自组织特征映射神经网络,结合Matlab软件对神经网络进行权值训练,将网络训练是否收敛来作为分类的依据,根据温度、交通量和降雨量等几个重要参数对道路进行季节分类,最后按照分类结果进行路...
为了合理确定路面结构设计时的输入参数,引入自组织特征映射神经网络,结合Matlab软件对神经网络进行权值训练,将网络训练是否收敛来作为分类的依据,根据温度、交通量和降雨量等几个重要参数对道路进行季节分类,最后按照分类结果进行路面结构分析与材料设计.实践证明,该方法分类效果良好,能很好地解决路面设计参数的合理确定问题,从而大大延长路面的使用寿命,提高道路投资的经济效益.
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关键词
道路季节分类
神经网络
自组织特征映射
路面结构设计
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职称材料
题名
基于神经网络的道路季节分类
1
作者
胡迟春
王端宜
Kejin Wang
Jim Cable
机构
华
南理工
大学
土木与
交通
学院
爱荷华州立大学土木与环境学院
美国国家水泥混凝土路面研究中心
出处
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期22-26,共5页
基金
国家留学基金资助项目(2007U33002)
文摘
为了合理确定路面结构设计时的输入参数,引入自组织特征映射神经网络,结合Matlab软件对神经网络进行权值训练,将网络训练是否收敛来作为分类的依据,根据温度、交通量和降雨量等几个重要参数对道路进行季节分类,最后按照分类结果进行路面结构分析与材料设计.实践证明,该方法分类效果良好,能很好地解决路面设计参数的合理确定问题,从而大大延长路面的使用寿命,提高道路投资的经济效益.
关键词
道路季节分类
神经网络
自组织特征映射
路面结构设计
Keywords
seasonal roadway classification
neural network
self-organizing feature map
pavement structure design
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的道路季节分类
胡迟春
王端宜
Kejin Wang
Jim Cable
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
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