Physics-guided neural network for predicting asphalt mixture rutting with balanced accuracy, stability and rationality

过度拟合 可解释性 车辙 机器学习 人工智能 人工神经网络 理论(学习稳定性) 计算机科学 自编码 理性 背景(考古学) 特征选择 沥青 政治学 法学 古生物学 地图学 生物 地理
作者
Yong Deng,Haifeng Wang,Xianming Shi
出处
期刊:Neural Networks [Elsevier BV]
卷期号:172: 106085-106085 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.neunet.2023.12.039
摘要

The prediction of rutting performance of asphalt materials poses a significant challenge due to the intricate relationships between the rutting performance and its influencing factors. Machine learning models have gained popularity to address this challenge by offering sophisticated model structures and algorithms. However, existing models often prioritize model accuracy over stability and rationality. The increasingly complicated model structure may lead to an imbalance between the data and the model, resulting in issues such as overfitting and reduced model applicability and interpretability. In this context, this study proposes a novel modeling framework to predict the rutting performance of asphalt mixture by utilizing autoencoder for feature selection and feedforward neural network for rut depth prediction. Notably, physics information of the selected variables is implemented into the neural network to achieve the appropriate balance of model accuracy, stability, and rationality. The results demonstrate that while maintaining high model accuracy, the implementation of physics information significantly enhances the model's stability and rationality. This framework holds great potential for accurate and reliable predictions of pavement distress by leveraging the complementary strengths of data-driven machine learning and physics-based domain knowledge.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
大橙子发布了新的文献求助10
2秒前
alanbike完成签到,获得积分10
3秒前
哈基米德应助丽丽采纳,获得20
4秒前
隐形曼青应助able采纳,获得10
9秒前
咸鱼已躺平完成签到,获得积分10
11秒前
诡异的饭团完成签到,获得积分10
12秒前
anan完成签到 ,获得积分10
13秒前
常绝山完成签到 ,获得积分10
13秒前
幽默皮皮虾完成签到,获得积分10
13秒前
易止完成签到 ,获得积分10
13秒前
just完成签到,获得积分10
14秒前
16秒前
Disguise完成签到,获得积分10
16秒前
Young4399完成签到 ,获得积分10
16秒前
火星上宛秋完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
17秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
17秒前
szh123完成签到 ,获得积分10
18秒前
Luke发布了新的文献求助10
20秒前
mauve完成签到 ,获得积分10
20秒前
丽丽完成签到,获得积分10
24秒前
敏感笑槐完成签到 ,获得积分10
25秒前
Luke完成签到,获得积分10
25秒前
得鹿梦鱼完成签到,获得积分10
26秒前
嗝嗝完成签到,获得积分10
28秒前
Perry应助科研通管家采纳,获得30
28秒前
28秒前
今后应助水晶茶杯采纳,获得10
28秒前
peterlzb1234567完成签到,获得积分10
30秒前
natsu401完成签到 ,获得积分10
33秒前
mmddlj完成签到 ,获得积分10
33秒前
健康的雁凡完成签到,获得积分10
33秒前
稳重完成签到 ,获得积分10
35秒前
38秒前
haiqi完成签到,获得积分20
42秒前
白智妍发布了新的文献求助10
43秒前
王叮叮完成签到,获得积分10
44秒前
jeronimo完成签到,获得积分10
45秒前
45秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022