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路面构造深度是沥青路面质量控制的主要指标之一。极限学习向量机（extreme learning machine ，简称ELM ）是一种快速的前向神经网络学习算法，具有学习速度快、泛化性能好的优点。文章以沥青路面中的细度模数、最大粒径、沥青质量分数和4.75 mm筛孔通过率作为模型输入参数，通过灰色特征加权ELM对模型参数数据进行预处理，以减小训练样本本身存在的孤立点和噪音对预测结果的影响，再代入EL M 预测模型进行路面构造深度的预测。仿真结果表明：路面构造深度影响因素的大小排序为：最大粒径＞沥青质量分数