道路表面水膜厚度预测模型

针对道路表面的坡面水流受降雨和坡面粗糙程度的影响,是一个高度非线性空间分布的过程,一般模型很难精确描述。建立了基于人工神经网络的道路表面水膜厚度预测模型,以降雨强度、坡度、坡长和坡面的粗糙程度为输入层,水膜厚度为输出层,隐含层为6个神经元,通过试验数据的训练,确定了网络的权重和阈值。应用结果表明该模型预测的水膜厚度与测量值的相关系数为0.98,误差平方和为3.08,这说明该模型用于道路表面水膜厚度预估是可行的。