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摘要
为解析路面水膜厚度的影响因素并快速预估出水膜厚度，从多个水膜厚度预估方程出发，分析了不同路面和降雨因素对路面水膜厚度的影响，并遴选出了影响路面水膜厚度的关键性因素；基于收集的321组室内、外水膜厚度实测试验数据，分别建立了基于BP神经网络和回归方程的水膜厚度预估模型，并对比分析了2种模型的预测效果。研究结果表明：水膜厚度与路面构造深度、路面排水长度、纵坡坡度和降雨强度均存在关系，当不同影响因素的数值较小时，对水膜厚度的影响均较大，而数值继续增大时，影响因素与水膜厚度几乎呈线性关系；BP神经网络模型对水膜厚度的预测精度高于回归方程的预测精度，当BP神经网络模型中隐含层的神经元数为7个时，预测效果最佳，预测值与实测值间的决定系数R2为0.972。该研究成果可为提高行车安全提供一定的前期支撑。
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单位公路学院; 长安大学
