| 基于DNN改性沥青中SBS含量的预测模型 |
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| 引用本文： | 王志祥,李建阁.基于DNN改性沥青中SBS含量的预测模型[J].建筑材料学报,2021,24(3):630-636. |
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| 作者姓名： | 王志祥 李建阁 |
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| 作者单位： | 长安大学公路学院,陕西西安710064;广东华路交通科技有限公司,广东广州510420;长安大学公路学院,陕西西安710064 |
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| 基金项目： | 广东省交通运输厅科技项目(科技 2016 02 004) |
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| 摘 要： | 为准确预测苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物(SBS)改性沥青中SBS的含量,采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)采集了不同SBS含量改性沥青的FTIR图谱,建立了基于深度神经网络(DNN)改性沥青中SBS含量的预测模型,并研究了不同因素对模型预测精度的影响,对比评价了模型的预测精度、敏感性及适用性.结果 表明:数据的降维...
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| 关 键 词： | 道路工程 傅里叶变换红外光谱 深度神经网络 改性沥青 预测模型 精度 |
| 收稿时间： | 2019/11/21 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/1/8 0:00:00 |
Determination Model of SBS Content in Modified Asphalt Based on DNN |
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| WANG Zhixiang,LI Jiange.Determination Model of SBS Content in Modified Asphalt Based on DNN[J].Journal of Building Materials,2021,24(3):630-636. |
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| Authors: | WANG Zhixiang LI Jiange |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | road engineering Fourier transform infrared spectroscopy depth neural network modified asphalt determination model accuracy |
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