基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的瀝青老化預測系統(tǒng)研究.pdf

1、瀝青材料在行車荷載和自然因素（氧氣、水、陽光等）的長時間作用下非常容易發(fā)生老化，導致瀝青路面性能下降。影響瀝青老化的因素主要包括行車荷載作用、瀝青氧化、雨水作用、陽光中紫外線輻射、時間的長短等，其過程具有非線性、混沌性、長期記憶性等特點。本文基于歷史數(shù)據(jù)，運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對瀝青老化指標的變化進行研究，建立瀝青老化BP網(wǎng)絡模型，對各影響因素下瀝青的老化性能進行預測。
　　首先運用了試驗分析的手段分別分析了3個主要影響瀝青老化的

2、因素-溫度、水、紫外線對瀝青的老化作用，然后經(jīng)過綜合分析3因素對老化的影響程度得出紫外線＞溫度＞水，其次收集了國內幾條主要瀝青路面瀝青的實際老化指標，通過對這些老化指標的處理作者能夠得到不同地區(qū)不同使用年限瀝青25℃針入度、15℃延度、軟化點等數(shù)據(jù)。第三，研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡的原理，并推導具體理論算法，了解BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程，為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結構設計奠定理論基礎。第四，采用多因素（最高氣溫、最低氣溫、年平均降雨量、年平均日照時間、使用年

3、限等因素）BP神經(jīng)網(wǎng)絡對瀝青三大指標進行預測，得出在各種因素作用下下瀝青三大指標的變化情況，得到通過MATLAB工具箱實現(xiàn)的適用于指標預測的具體網(wǎng)絡。最后，通過對重慶地區(qū)的高速路上的回收瀝青的性能與網(wǎng)絡預測的實際性能進行對比，發(fā)現(xiàn)具有良好的規(guī)律性，驗證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測的準確性。
　　大量可重復的BP網(wǎng)絡實驗結果顯示，運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以對瀝青老化情況進行較高精度的預測，這證明了本文所采用的方法和所建立的模型是可行的和有效的，