A Backpropagation Neural Network-based Flexural-tensile Strength Prediction Model for Asphalt Mixture in Cold Regions under Cyclic Thermal Stress
Notice bibliographique
Résumé
This paper attempts to disclose how the varying cold season temperature affects the performance of asphalt mixture i=n cold regions, and create a model to predict the flexuraltensile strength under cyclic thermal stress. For this purpose, the author investigated the influencing factors of asphalt mixture performance in cold regions, such as temperature level and variation in temperature difference, and employed the backpropagation neural network (BPNN) to learn, train and verify 120 samples of SBS AC-13 database. On this basis, a BPNN-based prediction model was established for the flexural-tensile strength of asphalt mixture under cyclic thermal stress. Next, the predicted results were compared with the actual results through regression analysis. The comparison shows that our model output a correlation coefficient (R) of 0.9706, an evidence for good prediction accuracy. This means our model can effectively predict the flexural-tensile strengths of asphalt mixture under cyclic thermal stress in cold regions. The research findings provide a good reference for similar studies on asphalt mixture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».