【摘 要】
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为研究沥青混合料在多因素环境下疲劳性能的变化趋势,提出一种基于MATLAB软件的优化神经网络预测模型,结合帝国竞争优化算法(imperialist competitive algorithm,ICA)与径向
【机 构】
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长沙理工大学交通运输工程学院,湖南路桥建设集团
【基金项目】
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国家自然基金面上项目资助项目(51678505)
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为研究沥青混合料在多因素环境下疲劳性能的变化趋势,提出一种基于MATLAB软件的优化神经网络预测模型,结合帝国竞争优化算法(imperialist competitive algorithm,ICA)与径向基(radial basis function,RBF)神经网络的优势,构建ICA-RBF神经网络模型,采用拟合优度、平均相对误差、均方根误差分析RBF与ICA-RBF两种模型的预测结果,通过输出权值矩阵计算各影响因素的权重。在52组多变量因素实验数据中随机选取12组样本对模型进行检验,结果表明:ICA
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