CN115455826B 基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法 （东南大学）_第1页
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号Li,ZX.AnAugmentedModelofRutting基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据本发明公开了一种基于径向基神经网络的使用性能检测数据及沥青路面使用性能影响因22.如权利要求1所述的基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法，其特征在3.如权利要求2所述的基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法，其特征在4.如权利要求3所述的基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法，其特征在5.如权利要求3所述的基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法，其特征在6.如权利要求3所述的基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法，其特征在37.如权利要求3所述的基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法，其特征在y。8.如权利要求4或5或6或7所述的基于径向基神经网络的沥青路面车辙数据扩充方法，456由于某些特征的数量级很大，为防止在数据扩充时因距离的计算而忽略一些重要的特征，[0033]最近基于RIOHTrack力学监测数据的车辙预测模型较好的拟合了机械经验本构方被称为RIOHTrack，如图1所示，在环道主试验路段铺设了19种不同形式的沥青路面结构(STR1__STR19)，至今已开展了持续5年的采集工作,积累了较为完整的不同路面结构内部7[0041]这个值即为高斯径向基函数的半径，其中计算中涉及到的距离均为欧几里得距8图1所示，在环道主试验路段铺设的19种不同形式的沥青路面结构中埋设了近1200个动态经网络对车辙的数据进行有效的扩充。利用MSE、MAE和R来反映真实值和预测值之间的差9

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