DEPTH PREDICTION OF RAIN WATER ON ROAD SURFACE BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK  

基于人工神经网络的道路表面降雨水深预测(英文)

作　　者：季天剑[1] 安景峰[2] 何申明 李春雷[4] 

机构地区：[1]南京航空航天大学航空宇航学院 [2]江苏省高速公路建设指挥部 [3]盐城市交通规划设计院 [4]江苏沿江高速公路有限公司

出　　处：《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》2006年第2期115-119,共5页南京航空航天大学学报（英文版）

基　　金：国家西部交通建设科技项目(200131822332)~~

摘　　要：A model based on the non-linear artificial neural network （ANN） is established to predict the thickness of the water film on road surfaces. The weight and the threshold can be determined by training test data, and the water film thickness on the road surface can be accurately predicted by the empirical verification based on sample data. Results show that the proposed ANN model is feasible to predict the water film thickness of the road surface.建立了基于人工神经网络的道路表面水膜厚度预测模型,通过试验数据的训练确定权重和阈值,经过检验样本的检验,能够很好地预测道路表面的水膜厚度。结果表明,本文建立的人工神经网络模型用于道路表面水膜厚度预估可行。

关 键 词：overland flow gradation of asphalt mixture artificial neural network depth of rain water on road surface 

分 类 号：U491.2[交通运输工程—交通运输规划与管理]