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[1]乔俊,王军,林海.BoxCox变换在沥青路面构造深度预测中的应用[J].厦门理工学院学报,2017,(3):13-17.
 QIAO Jun,WANG Jun,LIN Hai.Curvilinear Regression Model Based on BoxCox Transformationin Predicting the Texture Depth of Asphalt Pavement[J].Journal of JOURNAL OF XIAMEN,2017,(3):13-17.
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BoxCox变换在沥青路面构造深度预测中的应用(PDF)
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《厦门理工学院学报》[ISSN:1673-4432/CN:35-1289/Z]

卷:
期数:
2017年第3期
页码:
13-17
栏目:
机械与汽车工程
出版日期:
2017-06-30

文章信息/Info

Title:
Curvilinear Regression Model Based on BoxCox Transformation in Predicting the Texture Depth of Asphalt Pavement
文章编号:
1673-4432(2017)03-0013-05
作者:
乔俊1王军1林海2
(1.中铁四院集团华东有轨电车交通设计研究有限公司,江苏 苏州 215002; 2.中铁第四勘察设计院集团有限公司,湖北 武汉 430000)
Author(s):
QIAO Jun1WANG Jun1LIN Hai2
(1.East Tram Traffic Design and Research,China Railway Fourth Group,Suzhou 215002,China; 2.China Railway Fourth Survey and Design Institute Group,Wuhan 430000,China)
关键词:
沥青路面构造深度预测精度BoxCox变换曲线回归
Keywords:
asphalt pavementtectonic depthprediction accuracyBoxCox transformationcurve regression
分类号:
U416217
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为提高沥青路面构造深度的预测精度,采用基于BoxCox变换的曲线回归分析方法,建立路面构造深度的预测模型,实现对解释变量的定量分析。分析结果表明:与灰色特征加权方法相比,基于BoxCox变换的回归模型模拟效果更佳,能直观地观察构造深度与影响因素之间的相互关系,对路面构造深度的预测精度达到0008,在检测误差范围内。
Abstract:
Abstract:In order to improve the accuracy of the prediction depth of pavement structure,a prediction model of the pavement structure depth that enabled quantitative analysis of the explanatory variables,was set up using regression curve based on BoxCox transformation analysis.Analysis results show that:compared with ELM method, the regression model based on BoxCox transform is better performed and can observe the relationship between tectonic depth and influencing factors intuitively.The prediction accuracy of pavement depth is 0008 within the allowed error range.

参考文献/References:

[1]叶志成,朱朝辉.沥青路面均匀区域的构造深度的影响因素灰熵分析[J].公路交通科技(应用技术版),2010,67(7):176178. [2]HUANG G B,ZHU Q Y,SIEW C K.Extreme learning machine: theory and applications[J].Neuro Computing,2006,70(13):489501. [3]张新天,高金枝,原文生,等.沥青路面抗滑表层构造特征及其影响因素分析[J].北京建筑工程学院学报,2005,21(2):3336. [4]程志豪,郑少鹏,李亚军,等.灰色图像法测量排水沥青路面构造深度的影响因素分析[J].公路交通科技(应用技术版),2015,72(8):4043. [5]朱朝晖,张玉斌,甘文宁,等.灰色特征加权ELM在构造深度预测中的应用[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2014,37(7):827830. [6]王军.改进BP网络在沥青路面构造深度预测中的应用[J].厦门理工学院学报,2016,24(3):8892. [7]陶庄,金水高.BoxCox变换及其在SAS软件中的实现[J].中国卫生统计,2007,24(5):541542. [8]张继龙,甄蜀春,曹鹏.实验数据的曲线拟合方法及其应用[J].测试技术学报,2003,17(3):255257.

相似文献/References:

[1]王军.改进BP网络在沥青路面构造深度预测中的应用[J].厦门理工学院学报,2016,(3):88.
 WANG Jun.Improved BP Neural Network in Predicting Texture Depth of Asphalt Pavement[J].Journal of JOURNAL OF XIAMEN,2016,(3):88.

备注/Memo

备注/Memo:
[收稿日期]2017-04-21[修回日期]2017-06-20 [作者简介]乔俊(1990-),男,助理工程师,硕士,研究方向为道路与铁道工程,Email:1006336764@qq.com。
更新日期/Last Update: