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基于粗糙集和RBF神经网络的高速公路路面使用性能评价研究

来源 :武汉理工大学学报(交通科学与工程版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：yl19850320

【摘 要】

：

利用可辨识矩阵对影响路面使用性能评价的宽泛指标集进行分类、约简,得出对路面使用性能评价最有影响的数据指标,建立RBF神经网络模型,并把处理后的数据指标作为RBF神经网络

【作 者】

：

尚保玉 郭顺生 郭钧 

【机 构】

：

武汉理工大学机电工程学院

【出 处】

：

武汉理工大学学报(交通科学与工程版)

【发表日期】

：

2011年6期

【关键词】

：

粗糙集 可辨识矩阵 RBF神经网络 路面使用性能 评价模型 rough set  discernibility matrix  RBF neural netwo 

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利用可辨识矩阵对影响路面使用性能评价的宽泛指标集进行分类、约简,得出对路面使用性能评价最有影响的数据指标,建立RBF神经网络模型,并把处理后的数据指标作为RBF神经网络的输入进行训练、仿真.通过实例,给出了该方法的具体实现过程.与没有采用指标约简的RBF神经网络进行结果对比,该方法在路面使用性能评价上更具有实用性、有效性和可靠性.

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