基于人工神经网络的路面模量反算

根据三层BP神经网络模型和弹性层状体系理论,结合JILSFWD研究了层状体系路面的模量反算。通过理论和实测弯沉盆的反算,比较了精确网络与噪音网络的反算能力,从而提出了人工神经网络实现模量反算的关键技术。噪音网络与国内外常用反算程序的比较结果表明,神经网络法的反算结果具有良好的精度和可靠性