[发明专利]基于BP神经网络的路面沉陷预测方法在审
| 申请号： | 202011072569.0 | 申请日： | 2020-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN112163669A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 肖敏敏;钱思博 | 申请（专利权）人： | 上海应用技术大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/00;G06Q10/04;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200235 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于BP神经网络的路面沉陷预测方法，包含以下步骤：在沥青路面某路段选取一个监测点，收集该监测点在先前一段时间内的沉陷数据，作为沉陷样本数据；对样本数据进行归一化处理；确定神经网络的网络层数、各层节点数、隐含层神经元个数、学习效率以及目标误差，建立BP神经网络；初始化权值与阈值，使其均在区间[‑1,1]内，利用样本数据训练神经网络，通过迭代的方式，基于梯度下降法不断修正网络权值与阈值，当训练误差小于目标误差，符合精度要求时，停止训练；根据训练好的BP神经网络对先前的监测点的沉陷进行预测。本发明采用BP神经网络对沥青路面沉陷进行预测，对沥青路面沉陷病害的维修与养护具有指导意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 路面 沉陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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