Оценка модуля упругости слоев дорожного покрытия с использованием различных типов моделей нейронных сетей

Введение. Данная статья посвящена исследованию способности искусственных нейронных сетей различных типов прогнозировать модуль упругости слоев нежестких дорожных одежд в условиях эксплуатации. Для моделирования динамических нагрузок дорожного движения и измерения чаш прогибов на поверхности покрытия для получения базы данных моделей ИНС была использована установка ударного нагружения FWD.Материалы и методы. Были разработаны типы искусственных нейронных сетей (сетей обучающихся по принципу прямого обратного распространения, послойного рекуррентного распространения, каскадного обратного распространения и обратного распространения Элмана) для определения оптимальной модели ИНС с использованием программного обеспечения Matlab. Чтобы оценить эффективность каждой модели были использованы разработанные модели ИНС для прогнозирования значений модуля упругости для 25 новых участков дорожных одежд, которые не использовались в процессе обучения, проверки или тестирования, чтобы убедиться в их пригодности. Для всех результатов моделей были получены такие показатели эффективности, как средняя абсолютная ошибка (MAE), коэффициент детерминации R2, среднеквадратическая ошибка (RMSE), значения абсолютная процентная ошибка (MAPE).Результаты исследования. Исходя из параметров эффективности, было сделано заключение, что среди этих алгоритмов модель распространения прямой связи обладает лучшей производительностью по сравнению с тремя другими типами ИНС. Результаты четырех лучших моделей сравнивались друг с другом и с реальными полученными данными для определения наиболее подходящего метода.Обсуждение и заключения. Различия между результатами четырех лучших моделей для четырех типов используемых алгоритмов были очень малы, так как они показали близость между ними и фактическими значениями. Результаты исследования подтверждают возможность моделей на основе ИНС быстро и надежно оценивать модуль упругости слоев дорожного покрытия для его использования в структурной оценке (NDT) нежестких дорожных одежд.