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491.
针对沥青路面抗滑性能预测在精度和可靠性方面的不足，本文提出了基于改进教学优化算法(Modified Teaching-Learning-Based Optimization, MTLBO)和极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的沥青路面抗滑性能预测模型.首先，利用MMLS3载荷模拟器对6块路面试样进行模拟加载，达到每个加载周期后，利用高精度激光扫描仪和摆式仪分别对路面试样的宏观纹理和抗滑性能表征指标摆值(British Pendulum Number, BPN)进行采集，提取与抗滑性能相关的纹理指标.其次，鉴于ELM训练过程时间短且具有良好的模型泛化能力，本文利用ELM预测沥青路面BPN的变化趋势.为了提高ELM的全局搜索能力和预测结果的准确性，引入MTLBO对ELM输入层和隐藏层之间的权重(ωi)和偏置(bi)进行优化，从而更好地反映路面BPN与纹理指标之间的非线性映射关系.最后，以均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)和预测样本复相关系数(R2)作为... 相似文献