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一种低温路面的裂缝预测方法

摘要

本发明公开了一种低温路面的裂缝预测方法,首先在长期路面性能数据库中选择原始数据,然后对数据中的影响因素进行相关性分析,选择变量相关度的度量标准;在变量分离之后,选择主要成分作为预测因素,在相关性分析之后,数据集分成两个子集,训练数据集用于训练构建的网络以获得基于MMCC的ELM低温路面裂缝预测模型,测试数据集将用于基于MMCC的ELM低温路面裂缝预测模型测试和比较分析,对低温路面裂解数据进行预测,并选择传统的机器学习方法与所构建的基于MMCC的ELM低温路面裂缝预测模型进行比较,同时分析低严重性,中度严重性和高严重性长期路面性能数据库的长度和数量。从而在引起更严重的恶化之前考虑保护性维护,极大地减少路面养护成本。

著录项

  • 公开/公告号CN110929387A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-03-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 长安大学;

    申请/专利号CN201911069598.9

  • 申请日2019-11-05

  • 分类号G06F30/20(20200101);G06N3/04(20060101);G06F119/08(20200101);G06F111/10(20200101);

  • 代理机构61216 西安恒泰知识产权代理事务所;

  • 代理人李郑建

  • 地址 710064 陕西省西安市雁塔区二环南路中段126号

  • 入库时间 2023-12-17 07:25:54

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-04-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F30/20 申请日:20191105

    实质审查的生效

  • 2020-03-27

    公开

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