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基于改进人工蜂群算法和BP神经网络的沥青路面路表裂缝识别

作者:谭卫雄; 王育坚; 李深圳自适应因子人工蜂群算法bp神经网络路面裂缝识别

摘要:为能够在复杂背景下更高效识别路面裂缝,通过加入自适应因子对人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法的搜索位置和概率选择进行改进,利用改进的ABC算法去优化BP神经网络的权值与阈值,建立一种改进的ABC-BP混合神经网络路面裂缝识别算法。实验结果表明,该方法在收敛速度和准确度上优于基本的ABC-BP算法和BP算法,准确率、召回率和综合评价指标都超过了95%,验证了算法的通用性与有效性。

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铁道科学与工程学报

《铁道科学与工程学报》(CN:43-1423/U)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《铁道科学与工程学报》刊登铁道工程、桥梁工程、岩土工程、结构工程、隧道工程、防灾工程、机车车辆、铁路交通设备工程、制冷空调、运输规划与管理、物流工程、交通工程、交通信息工程及控制等方面的学术论文。

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