基于混合神经网络(GANN)的沥青路面使用性能预测模型

来源期刊：桂林理工大学学报2016年第3期

论文作者：俞竞伟 傅睿 李雄威 王新军

文章页码：521 - 525

关键词：沥青路面;使用性能;GM模型;人工神经网络;混合神经网络模型;

摘    要：针对GM模型要求的样本点少、不必有较好的分布规律,且计算量少、操作简便,而BP神经网络可以反馈校正输出的误差,具有并行计算、分布式信息存储、强容错力、自适应学习功能等特点,将GM(1,1)模型与BP神经网络模型相结合,建立了混合神经网络预测模型,并结合实例进行了检验性预测。结果表明:混合神经网络模型在预测精度方面优于传统灰色模型。该模型的算法概念明确、计算简便,有较高的拟合和预测精度,具有良好的应用前景。