Порівняльний аналіз архітектур нейронних мереж для регресійного прогнозування фізико-механічних параметрів асфальтобетонного покриття в системах автоматизованого контролю якості
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У роботі розглядається задача неруйнівного прогнозування фізикомеханічних параметрів асфальтобетонного покриття в режимі реального часу на основі технологічних даних процесу укладання. Запропоновано підхід до порівняльного аналізу архітектур нейронних мереж (MLP, SVR, XGBoost та гібридних DNN-ансамблів) для регресійного прогнозування щільності, динамічного модуля пружності та стабільності за Маршаллом. Попередні результати підтвердили перевагу нейромережевого підходу над лінійною регресією: коефіцієнт детермінації зріс з R2 = 0,70 до R2 = 0,97, що вказує на можливість точного прогнозування якості покриття без застосування руйнівних методів контролю та створює передумови для інтеграції моделі у замкнену систему автоматизованого керування укладанням асфальтобетону.
Опис
Ключові слова
нейронна мережа, асфальтобетон, регресія, контроль якості
Бібліографічний опис
Стешенко, Я. В. Порівняльний аналіз архітектур нейронних мереж для регресійного прогнозування фізико-механічних параметрів асфальтобетонного покриття в системах автоматизованого контролю якості / Стешенко Я. В. // Приладобудування: стан і перспективи : збірник матеріалів XXV Міжнародної науково-технічної конференції, [Київ], 12-13 травня 2026 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2026. – С. 254-257. – Бібліогр. 6 назв.