[发明专利]基于深度学习的路面长期性能预测模型的构建方法有效
| 申请号： | 202011623981.7 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112733442B | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 权磊;田波;向傑;尚千里;李思李;李立辉;何哲;谢晋德;张盼盼;侯荣国;刘洁 | 申请（专利权）人： | 交通运输部公路科学研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 南宁深之意专利代理事务所(特殊普通合伙) 45123 | 代理人： | 徐国华 |
| 地址： | 100088*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的路面长期性能预测模型的构建方法，该模型是将LSTM长短期记忆网络和BPNN反向传播神经网络通过注意方法进行融合的LSTM‑BPNN特征融合模型。本发明通过分析国内外学者基于深度学习在路用性能中的预测模型，根据路面长期性能数据库的数据特性，将数据特征划分为基本特征和时序特征，结合不同特征数据，构建的LSTM‑BPNN神经网络长期性能预测模型，使它们在预测路用性能方面，发挥自身网络优势，各司其职，关联耦合，充分捕捉不同类型气候变化与路用性能变化趋势的潜在关联性，从而更加准确的预测未来的路面路面长期性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 路面 长期 性能 预测 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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