道路表面水膜厚度预测模型

被引：33

作者：

季天剑

黄晓明

刘清泉

唐国奇

机构：

[1] 东南大学交通学院

[2] 交通部公路科学研究所

[3] 交通部公路科学研究所江苏南京

[4] 江苏南京

[5] 北京

来源：

交通运输工程学报 | 2004年 / 03期

关键词：

道路工程; 坡面水流; 人工神经网络; 路面水膜厚度;

D O I：

暂无

中图分类号：

U416.2 [路面工程];

学科分类号：

0814 ;

摘要：

针对道路表面的坡面水流受降雨和坡面粗糙程度的影响,是一个高度非线性空间分布的过程,一般模型很难精确描述。建立了基于人工神经网络的道路表面水膜厚度预测模型,以降雨强度、坡度、坡长和坡面的粗糙程度为输入层,水膜厚度为输出层,隐含层为6个神经元,通过试验数据的训练,确定了网络的权重和阈值。应用结果表明该模型预测的水膜厚度与测量值的相关系数为0 98,误差平方和为3 08,这说明该模型用于道路表面水膜厚度预估是可行的。

引用

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