基于LSTM-BPNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瀝青路面性能預(yù)測(cè)模型研究

摘要： 為解決傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)瀝青路面長(zhǎng)期性能變化的局限性，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的基本特征和時(shí)序特征，提出了基于LSTM-BPNN(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瀝青路面長(zhǎng)期性能預(yù)測(cè)方法與流程，并基于美國(guó)長(zhǎng)期路面性能數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行了國(guó)際平整度指數(shù)IRI的預(yù)測(cè)及預(yù)測(cè)效果驗(yàn)證。結(jié)果表明：采用預(yù)測(cè)模型對(duì)瀝青路面的平整度指數(shù)(IRI)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，發(fā)現(xiàn)提出的LSTM-BPNN模型的準(zhǔn)確率達(dá)到86... （共7頁）