基于数据驱动的沥青混合料高温性能预测及设计优化方法

本发明公开了一种基于数据驱动的沥青混合料高温性能预测及设计优化方法，包括整理并预处理沥青混合料高温性能数据，采用灰关联分析法，基于灰度分析结果对数据集进行筛选，确定高温性能预测模型的输入和输出；搭建ANN、SVM、GPR三种机器学习模型，实现对沥青混合料高温性能的预测，并对模型进行可视化处理；基于高温性能优选预测模型，利用贝叶斯优化算法对沥青混合料的配合比进行针对性设计优化，并通过限定配合比中的部分参数模拟不同实际工况下的应用需求。本发明提供了可靠的预测信息，降低了沥青混合料在高温性能测试与配合比设计的试验成本，缩短了材料设计与研发周期，推进了沥青混合料性能预测与优化的数字化与智能化发展。