李家胜

摘要：针对传统推测方法在复杂环境下无法实现数据共享，使数据重复出现，导致吸水状况推测精准度低的问题，文章提出了基于级联卷积神经网络的沥青混凝土吸水状况推测方法。根据沥青混凝土结构，确定三级网络推测形式：通过第一级网络依据级联卷积神经网络推测原理，分析吸水率与常压、正压环境关系，确定压力对混凝土的吸水影响，获取沥青混凝土吸水率;通过第二、三级网络可过滤不符合实际的情况，剔除大量冗余数据，避免重复数据出现。由实验结果可知，使用该方法在常压环境下与标准值最大误差为0.5%，在正压环境下与标准值一致，具有精准推测效果。

关键词：级联卷积神经网络;沥青混凝土;吸水状况;推测

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长期暴露在自然环境下的沥青路面常年受到降雨影响，雨水逐渐渗透到沥青混凝土内部，长此以往会造成沥青路面破裂、剥落等病害发生。如果沥青路面积水无法有效快速排除，会在其表面形成一层水膜，当高速行驶车辆穿过水膜时，会降低轮胎与路面摩擦力，车辆瞬间会产生横向漂移，存在一定的危险系数。因此，对沥青混凝土吸水状况进行推测研究是具有必要性的。

文献[1]提出一种基于结构特征和纹理特征的沥青混凝土吸水状况推测方法，预处理沥青混凝土吸水数据，检测吸水方向边缘，并利用沥青混凝土结构特征推测吸水状况;文献[2]提取沥青混凝土结构特征并构建特征向量，通过贝叶斯分类器精确推测沥青混凝土吸水状况;文献[3]提出基于角点回归全卷积神经网络的沥青混凝土吸水状况推测方法，该方法能够在标准数据上有效推测。……