一种多模型融合的沥青混合料疲劳寿命预测方法及系统

本发明涉及道路工程和人工智能技术领域，尤其涉及一种多模型融合的沥青混合料疲劳寿命预测方法及系统，其方法包括：收集沥青混合料的间接拉伸疲劳实验数据，并对实验数据进行归一化处理；基于灰色关联分析法筛选与疲劳寿命最相关的影响因素，作为BP神经网络模型的输入特征；构建BP神经网络模型，通过遗传算法优化初始权值和阈值；使用优化后的BP神经网络模型进行疲劳寿命预测。通过本发明，有效解决了现有疲劳寿命预测方法中存在的实验周期长、成本高以及预测精度低等问题，显著提高了沥青混合料疲劳寿命预测的准确性和效率。