所属单位：

土木工程学院

发表刊物：

第二届华东公路发展研讨会论文集

关键字：

中文关键字：路面状况指数PCI； B-P神经网络；神经网络工具，英文关键字：Pavement Condition Index（PCI）; B-P Networks; Nnto

摘要：

以已有路面使用性能评价指标――路面状况指数（PCI）为对象，分析了传统回归方法要求数据量大、建模方法复杂的缺陷，指出人工神经网络方法（ANN）可较好地解决寻求PCI与各影响因素间函数关系的问题，阐述了利用ANN中的B-P神经网络非线性映照特性来确定PCI 模型函数关系的原理。对MATLAB软件中的神经网络工具nntool进行了简要介绍，并应用其进行了实例验证，结果表明效果良好。PCI的B-P神经网络建模克服了传统回归建模的缺陷；nntool的应用使得网络的训练和使用简便易行，提高了这种建模方法的可操作性和可推广性。

备注：

蒋红妍

合写作者：

戴经梁

第一作者：

蒋红妍

论文类型：

期刊论文

卷号：

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期号：

期：

页面范围：

页：426－429

是否译文：

否

发表时间：

2007-08-01