基于LSTM-BPNN神經網絡的瀝青路面性能預測模型研究

摘要： 為解決傳統(tǒng)網絡模型預測瀝青路面長期性能變化的局限性，同時考慮數(shù)據的基本特征和時序特征，提出了基于LSTM-BPNN(BP神經網絡-長短期記憶網絡)神經網絡的瀝青路面長期性能預測方法與流程，并基于美國長期路面性能數(shù)據庫，進行了國際平整度指數(shù)IRI的預測及預測效果驗證。結果表明：采用預測模型對瀝青路面的平整度指數(shù)(IRI)進行預測時，發(fā)現(xiàn)提出的LSTM-BPNN模型的準確率達到86... （共7頁）