交通运输工程学报
JOURNAL OF TRAFFIC AND TRANSPORTATION ENGINEERING
2004 Vol.4 No.3 P.1-3

道路表面水膜厚度预测模型

Prediction model of rain water depth on road surface

季天剑　 黄晓明　 刘清泉　 唐国奇　

摘　要：针对道路表面的坡面水流受降雨和坡面粗糙程度的影响,是一个高度非线性空间分布的过程,一般模型很难精确描述.建立了基于人工神经网络的道路表面水膜厚度预测模型,以降雨强度、坡度、坡长和坡面的粗糙程度为输入层,水膜厚度为输出层,隐含层为6个神经元,通过试验数据的训练,确定了网络的权重和阈值.应用结果表明该模型预测的水膜厚度与测量值的相关系数为0.98,误差平方和为3.08,这说明该模型用于道路表面水膜厚度预估是可行的.
关键词：道路工程;坡面水流;人工神经网络;路面水膜厚度
分类号：U416.2 　文献标识码：A
文章编号：1671-1637(2004)03-0001-03

基金项目：国家西部交通建设科技项目(200131822332)
作者简介：季天剑(1970-),男,江苏响水人,东南大学博士研究生,从事路面工程研究.
作者单位：季天剑（东南大学,交通学院,江苏,南京,210096）　
　　　　　黄晓明（东南大学,交通学院,江苏,南京,210096）　
　　　　　刘清泉（交通部公路科学研究所,北京,100088）　
　　　　　唐国奇（交通部公路科学研究所,北京,100088）　

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收稿日期：2003年10月17日

出版日期：2004年9月1日