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基于FGM(1,1│sin)模型的沥青路面车辙深度预测: 收藏
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引用; 《南通大学学报(自然科学版)》2024年第4期23卷 17-22,44页; 作者：陈一帆李卓轩曹进德东南大学数学学院江苏南京211189 综合交通运输理论交通运输行业重点实验室(南京现代综合交通实验室)江苏南京211135 威斯康星大学麦迪逊分校统计系威斯康星麦迪逊53706; 随着城市交通的快速发展,路面性能直接关系到交通运输的安全性和环境保护。为了对沥青路面车辙深度有效建模,构建FGM(1,1│sin)模型,旨在提高对沥青路面车辙深度演化过程的预测精度。由于RIOHTrack实验中的车辙深度长期演化存在季节性...; 随着城市交通的快速发展,路面性能直接关系到交通运输的安全性和环境保护。为了对沥青路面车辙深度有效建模,构建FGM(1,1│sin)模型,旨在提高对沥青路面车辙深度演化过程的预测精度。由于RIOHTrack实验中的车辙深度长期演化存在季节性回弹、数据样本少和采样周期长等问题,因此,在传统灰色模型的基础上引入正弦算子,以适应沥青路面车辙深度数据的特点。通过引入分数阶累加算子,采用时间权重,增强了模型对不同路面车辙深度数据的挖掘能力,并能更准确地描述车辙发展规律。此外,在RIOHTrack实验场的19种不同沥青路面上对该模型进行了测试,相较于其他现有算法,展现了更高的预测精度。研究对沥青路面的结构设计、材料使用和养护决策提供了有力的数据支持。; 来源：详细信息评论

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