Soft Computing Models to Predict Pavement Roughness: A Comparative Study
المؤلفون المشاركون
Plati, Christina
Georgiou, Panos
Loizos, Andreas
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Pavement roughness as a critical determinant of public satisfaction can potentially play a major role in road or highway resource allocation to competing pavement resurfacing projects.
With this in mind, the aim of the present paper is to develop an accurate model for the prediction of pavement roughness in terms of the International Roughness Index (IRI) using artificial neural networks (ANNs) and support vector machines (SVMs).
The modeling is based on pavement roughness data collected periodically for a high-volume motorway during a seven-year period, on a yearly basis.
The comparative study of the developed models concludes that the performance of the ANN model is slightly better compared to the SVM in terms of prediction accuracy.
Further, the analysis results produce evidence in support of the statement that both models are capable to predict accurately pavement roughness; hence, they are deemed useful for supporting decision making of pavement maintenance and rehabilitation strategies.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Georgiou, Panos& Plati, Christina& Loizos, Andreas. 2018. Soft Computing Models to Predict Pavement Roughness: A Comparative Study. Advances in Civil Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1116302
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Georgiou, Panos…[et al.]. Soft Computing Models to Predict Pavement Roughness: A Comparative Study. Advances in Civil Engineering No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1116302
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Georgiou, Panos& Plati, Christina& Loizos, Andreas. Soft Computing Models to Predict Pavement Roughness: A Comparative Study. Advances in Civil Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1116302
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1116302
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر