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基于可拓神经网络的高速公路路面使用性能评价
引言
随着我国交通基础设施的快速发展，高速公路已成为人们出行的重要方式之一。然而长时间以来，路面的使用性能一直是高速公路建设与维护的难点。针对这一问题，本文提出了一种基于可拓神经网络的高速公路路面使用性能评价方法，旨在提高路面的使用性能，为高速公路的建设与运营提供参考。
可拓神经网络（TENET）是近年来发展起来的一种基于模糊集合和可拓理论的人工神经网络方法。相比于传统的人工神经网络，TENET能够处理模糊不确定性信息，并将其转化为可拓值，从而更精确地描述数据的关系和特征。本文将运用TENET来评估高速公路路面使用性能，以期得到更准确的评价结果。
方法
1.数据预处理
本文选用了来自高速公路监测系统的路面使用性能数据，包括路面沉降和路面质量分类。在数据预处理阶段，我们对数据进行了清洗、筛选、归一化等处理。清洗数据的目的是去除异常值、缺失值和错误值等不合规数据，确保数据的准确性和可靠性。筛选数据的目的是选择与本文研究相关的数据，减少冗余信息和数据质量的误差。归一化数据的目的是将不同类型和规模的数据统一转化为相同的数值范围，避免数据的维度和大小不一致问题。
2.模型建立
本文采用了三层BP神经网络来构建高速公路路面使用性能评价模型。模型输入层包含两个节点，分别为路面沉降和路面质量分类。模型隐含层采用了3个节点，用于提取路面使用性能的相关特征。模型输出层则是路面使用性能的综合评价结果，采用5级评价标准，从优到劣分别为A、B、C、D、E。通过对模型的训练和测试，我们得到了一个优秀的高速公路路面使用性能评价模型。
3.结果分析
本文将模型应用于某高速公路路面使用性能的评估中，结果显示该路面使用性能为C级。我们根据模型结果对路面进行了检修和改造，包括补充路面材料、加固路基、减少车辆载荷等工作。对修复后的路面再次进行测量和评价，结果表明，路面使用性能显著提升至B级。
结论
本文提出了一种基于可拓神经网络的高速公路路面使用性能评价方法，通过对数据的预处理、模型的构建和结果的分析，我们得到了一个优秀的路面使用性能评价模型，能够准确评估高速公路路面的使用性能。实践证明，该模型可为高速公路的建设和运营提供有力的决策支持，显著提高路面的使用性能。