基于遗传算法的模糊优选神经网络路面性能评价模型-大连理工大学学报.PDF

第 卷第 期 大 连 理 工 大 学 学 报 , 50 1 Vol.50 No.1 年 月 2010 1 JournalofDalianUniversitofTechnolo Jan.2010 y gy 文章编号: ( ) 1000-8608201001-0117-06 基于遗传算法的模糊优选神经网络路面性能评价模型 1 *1 2 刘 艳 , 康 海 贵 , 孙 敏 ( , ; 1.大连理工大学 海岸和近海工程国家重点实验室 辽宁 大连 116024 , ) 2.辽宁省高等级公路建设局 辽宁 沈阳 110002 摘要: , , 针对现有路面性能评价方法的不足 在模糊优选神经网络模型的基础上 引入遗传算 , 法 建立了基于遗传算法的模糊优选神经网络的路面使用性能评价模型 该算法采用遗传算 . , , 法优化神经网络权值 再用神经网络对遗传算法搜索到的近似最优解进行微调 并将模糊优 , 选模型作为神经网络的激励函数 使模型具有明确的物理意义 应用该模型对沈大高速公路 . , : 部分路段进行评价 与其他模型的对比分析表明 该方法在评价精度和效率方面取得了良好 , 的效果 是一种实用的高速公路路面性能评价方法. : ; ; ; 关键词 路面性能评价 模糊优选 神经网络 遗传算法 中图分类号:U416.21 文献标志码:A , 引 言 在这方面的工作还不多见 为此 本文建立一种充 0 . 分发挥遗传算法与模糊优选神经网络( )优 FONN , 在路面管理系统中 对道路各路段路面使用