基于LM-BD-ESN模型的路面抗滑性能预测

作者：薛维龙; 周汉明; 高博; 易灿灿

来源：中国科技论文, 2023, 18(10): 1137-1143+1152.

DOI：10.3969/j.issn.2095-2783.2023.10.013

• 路面性能
• 抗滑预测
• 多变量时间序列分析
• LM-BD-ESN模型

针对路面抗滑性能预测任务中存在的指标单一和预测精度差等问题，在传统回声状态网络(echo state network, ESN)模型的基础上，提出了逻辑映射(logistic mapping, LM)和偏差丢失(bias dropout, BD)优化的改进回声状态网络模型(LM-BD-ESN)。其中，LM模块能够优化输入权重矩阵，从而与多变量非平稳序列数据产生更高的契合度；BD模块能够自主删除多余的存储单元，从而降低模型复杂度。针对路面材料与抗滑性能之间存在的非线性关系描述，基于三维测量仪采集路面的多组三维形貌数据，分别利用支持向量机(support vector machine, SVM)、相关向量机(relevance vector machine, RVM)、极限学习机(extreme learning machine, ELM)、ESN及LM-BD-ESN对路面抗滑数据进行分析验证。结果表明，所提LM-BD-ESN算法在预测任务中的均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.085 8和0.066 4,相较于其他算法具有更高的效率和精度。

• 单位
  中交第二公路勘察设计研究院有限公司; 武汉科技大学; 自动化学院