【摘 要】
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采用相关分析法对沥青路面裂缝的不同影响因素进行分析,采用广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN))建立沥青路面裂缝预测模型,选用50组高速公路路面实
【机 构】
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长安大学材料科学与工程学院,中交第一公路勘察设计研究院有限公司
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采用相关分析法对沥青路面裂缝的不同影响因素进行分析,采用广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN))建立沥青路面裂缝预测模型,选用50组高速公路路面实测数据对模型进行训练,选用6组实测数据对模型进行检验.结果表明,使用年限和累计轴载次数与裂缝高度正相关;沥青层厚度、半刚性结构层厚度和上面层沥青用量与裂缝呈中度负相关;下面层沥青用量与裂缝呈低度正相关;年最低气温与裂缝相关性极弱.预测值与实测值偏差较小,裂缝预测值与实测值最大偏差为12.71%,说明模型预测效果较好.
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