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基于GRA与BP神经网络的沥青路面模量参数反演分析基于GRA与BP神经网络的沥青路面模量参数反演分析摘要：沥青路面模量是评估沥青路面质量的重要指标之一。准确估计沥青路面模量对于路面设计、养护和维修至关重要。本文提出了一种基于GRA（灰色关联度分析）与BP神经网络的沥青路面模量参数反演的方法。首先，采集了不同位置的沥青路面实测数据，并计算了各参数的值。然后，使用GRA方法对数据进行关联度分析，筛选出对模量参数影响最大的因素。最后，利用BP神经网络对筛选出的因素进行训练和拟合，得到模量参数的估计值。实验结果表明，本方法可以准确、可靠地估计沥青路面模量参数，为沥青路面质量评估提供了有效的工具。关键词：沥青路面模量；参数反演；灰色关联度分析；BP神经网络1.引言沥青路面是城市道路建设中常用的路面材料之一，其质量直接影响道路的使用寿命和交通安全。沥青路面模量是评估沥青路面质量的重要参数之一，它反映了路面材料的强度和刚度。因此，准确估计沥青路面模量具有重要的实际意义。2.相关工作过去的研究主要采用经验公式、有限元方法等来估计沥青路面模量。然而，这些方法通常需要大量的试验数据和复杂的计算过程。近年来，灰色关联度分析与BP神经网络被广泛应用于参数反演和模型建立，取得了一定的成果。3.研究方法3.1数据采集在实际工程中，采集了不同位置的沥青路面实测数据，包括路面厚度、材料属性、摩擦系数等。将这些数据作为输入，沥青路面模量作为输出。3.2灰色关联度分析灰色关联度分析是一种非参数分析方法，用于分析事物之间的关联程度。在本文中，采用灰色关联度分析来确定各参数对沥青路面模量的影响程度，筛选出对模量参数影响最大的因素。3.3BP神经网络BP神经网络是一种具有良好拟合能力的非线性模型，可用于参数反演和模型建立。在本文中，采用BP神经网络对灰色关联度分析筛选出的因素进行训练和拟合，得到模量参数的估计值。4.实验与结果在实验中，将采集的数据分为训练集和测试集，训练BP神经网络，并用测试集验证模型的预测能力。实验结果表明，基于GRA与BP神经网络的方法可以准确、可靠地估计沥青路面模量。5.结论本文提出了一种基于GRA与BP神经网络的沥青路面模量参数反演分析方法。实验结果表明，该方法可以准确、可靠地估计沥青路面模量，为沥青路面质量评估提供了有效的工具。参考文献[1]李晓明,王轶群.沥青混凝土路面剩余寿命预测方法研究[J].中外公路,2015(8):185-187.[2]孙颖,陈涌进.基于BP神经网络的沥青路面模量预测[J].公路交通科技,2014,31(9):172-175.[3]王松松,陈兆熙.

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