本發明涉及一種基于多層神經網絡的瀝青路面彎沉盆預測方法,所述方法包括以下步驟:步驟1、采集歷年瀝青路面使用性能檢測數據及瀝青路面使用性能影響因素數據,根據采集到的數據進行分類;步驟2、編碼轉換器對輸入數據進行預編碼;并通過長短期記憶(LSTM)網絡和一個線性層將預編碼矩陣映射為輸出編碼矩陣;步驟3、耦合器通過重構的方式對步驟2中的長短期記憶(LSTM)網絡進行訓練;步驟4:解釋器:給出結構路面的彎沉盆數據預測;步驟5:使用基于python的深度學習框架pytorch來訓練并測試多層神經網絡模型,用于對瀝青路面的彎沉盆進行預測。該技術方案基于多層神經網絡模型預測瀝青路面彎沉盆,與傳統神經網絡模型相比,大大提高了預測效率。
聲明:
“一種基于多層神經網絡的瀝青路面彎沉盆預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)