[发明专利]一种基于人工神经网络的高速公路压实度实时监测方法

权利要求书

1.一种基于人工神经网络的高速公路压实度实时监测方法，该方法包括以下内容：

1)利用神经网络建立压实度计算模型：

神经网络的输入考虑到三个方面的影响因素：压路机控制参数，填筑体参数和传感器获取参数，填筑体参数为压实前获得，所述压路机控制参数和所述填筑体参数表征了所处场景和所利用压路机的差异信息，以应对不同的应用环境；所述传感器获取参数反映了压实过程中的压实状况信息；神经网络的输出为能够表征压实的力学性能指标，

利用神经网络建立上述三个方面的影响因素与能够表征压实的力学性能指标之间的相关性分析模型，也就是压实度计算模型；

2)构建压实数据平台：

数据平台具有导入、导出、可优化、可修改、可调用功能；所述压实度计算模型所用数据来源为数据平台，压实施工完成后的数据存储并上传至数据平台，数据平台不断利用逐渐扩展的数据，对所述压实度计算模型进行优化和更新；数据平台将最新压实度计算模型调用到压路机控制系统中；

3)实时压实度计算：

根据所述数据平台获取历史数据，训练压实度计算模型，将训练好的压实度计算模型调入到压路机控制系统中，在压路机工作之前，将测得的压实前的填筑体参数输入到压路机控制系统所调入的压实度计算模型之中，结合压实过程中收集得到的压路机控制参数和传感器获取参数，实时反馈压实度；

该监测方法的施工过程是：

步骤1.抽取历史数据训练神经网络，神经网络训练过程中需要人工设定的参数为超参数，获得训练后的压实度计算模型，神经网络的各项超参数和权重值固定不变；

步骤2.压实前采集填筑体参数，输入至压实度计算模型，在压实过程中将当前压实传感器获取参数和压路机控制参数，输入至压实度计算模型，得到当前压实度；

步骤3.将当前压实度显示于压路机显示屏，根据当前路段的压实度与规范指标对照判断此时压路机是否压实结束；若没有结束，将当前压实过程中采集到的数据输入压实度计算模型重新计算，并显示，得到压实度的连续值；

步骤4.当压实路段的压实度均达到规范指标要求，结束压实；将压实后的抽检结果作为压实度真实值上传至数据库，同时将该压实度真实值所对应的压路机控制参数、填筑体参数和传感器获取参数一同上传至数据库；

步骤5.数据平台包括数据库和计算中心，数据库导入数据，计算中心将新上传的数据累加至历史数据，再次训练压实度计算模型，实现压实度计算模型的自我更新和数据的再利用。