高速公路路面性能评价：粗糙集与RBF神经网络结合方法

"基于粗糙集和RBF神经网络的高速公路路面使用性能评价研究 (2011年)"，这篇论文探讨了如何运用粗糙集理论和径向基函数(RBF)神经网络来提升高速公路路面使用性能的评价效果。作者通过可辨识矩阵对大量指标进行分类和约简，挑选出对路面性能影响最大的数据指标，然后构建RBF神经网络模型，利用这些处理后的指标作为输入进行训练和仿真。 论文首先介绍了粗糙集理论，这是一种在不完全信息系统下处理不确定性和模糊性的数学工具。粗糙集通过对数据进行分类和约简，可以识别出对目标变量最具影响力的关键特征，从而减少数据冗余，提高模型的计算效率和准确性。 接着，论文引入RBF神经网络，这是一种非线性函数逼近器，因其快速学习能力和高精度而被广泛应用。RBF神经网络由输入层、隐藏层（包含RBF核函数）和输出层构成，能有效地处理复杂非线性关系。 在高速公路路面使用性能评价中，作者将粗糙集理论筛选出的指标作为RBF神经网络的输入，通过训练和仿真，建立了评价模型。通过实际案例，论文展示了这种方法的具体实施步骤，并与未进行指标约简的RBF神经网络进行了比较，结果显示，结合粗糙集的RBF神经网络模型在评价的实用性、有效性和可靠性上更胜一筹。 此外，该研究还提到了其背后的技术支持，包括国家科技国际合作项目和湖北省国际合作项目的资金资助。研究的目标是提高路面使用性能评价的精度和效率，通过粗糙集的约简特性与RBF神经网络的强学习能力、快速学习速度相结合，实现了这一目标。 这项研究为高速公路路面维护和管理提供了一种科学且实用的方法，有助于优化决策过程，提高路面性能评估的质量，对工程实践具有重要指导意义。同时，这也展示了粗糙集理论和神经网络在解决复杂工程问题时的协同潜力。