【摘 要】
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为准确预测浇注式导电沥青混凝土的融冰效果,基于300组试验样本数据,以环境温度、结构层厚度及通电时间为输入层,以融冰体积为输出层,建立了BP神经网络浇注式导电沥青混凝土
【基金项目】
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长安大学研究生科研创新实践项目(2018044)
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为准确预测浇注式导电沥青混凝土的融冰效果,基于300组试验样本数据,以环境温度、结构层厚度及通电时间为输入层,以融冰体积为输出层,建立了BP神经网络浇注式导电沥青混凝土融冰效果预测模型,并采用Pearson相关性检验方法验证了预测模型的准确性。结果表明:不同环境条件下,BP神经网络预测模型的相对误差在2.1%以内,其相关系数R介于0.9955~0.9965之间,拟合优度R2介于0.9910~0.9930之间,预测结果准确、可靠性强。
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