本发明公开了一种基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法，首先采集沥青路面使用性能检测数据及沥青路面使用性能影响因素数据，并对数据进行预处理；再根据获得的数据，进行特征生成，根据皮尔逊相关系数筛选出与车辙数据高度相关的特征；随后构建径向基神经网络扩充模型，以K‑均值算法确定高斯径向基函数的中心，k‑最近邻算法确定高斯径向基函数的半径，确定从隐藏层到输出层的权重矩阵，通过调节隐藏层的神经元个数来达到模型最优；对扩充后的数据进行预测验证，最后将数据扩充模型推广到各个路面数据，根据其特征数据，实现基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充。
声明：
“基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
919
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
