基于人工神经网络的沥青混合料体积性质预测  

The Bulk Property Prediction of Bituminous Mixtures Using Neural Networks

作　　者：陈群[1] 李宇峙[1] 刘朝晖[1] 黄云涌[1] 

机构地区：[1]长沙交通学院道路与交通工程系,湖南长沙410076

出　　处：《长沙交通学院学报》2002年第4期48-51,共4页Journal of Changsha Communications University

摘　　要：在变级配多组试验数据的基础上 ,建立了人工神经网络预测模型。以各筛孔通过率作为输入 ,矿料间隙率和粗骨架间隙率作为输出 ,得到的神经网络预测模型 ,对于某种具体的材料 。In this paper, the model of prediction using neural network method is provided based on a lot of test data of different gradations. Taking percentage passing sieve opening as input and percent voids in mineral aggregate and percent voids in coarse mineral aggregate as output, this model is set up. It is feasible and efficient for prediction of bulk properties of other gradations with the same asphalt cotent of the specific material.

关 键 词：人工神经网络 沥青混合料 体积性质 预测 级配 矿料间隙率 粗骨架间隙率 BP网络 模型 

分 类 号：TU535[建筑科学—建筑技术科学] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]