Modelling the Indirect Tensile Strength of Asphalt Mixtures with the Use of Artificial Intelligence
Abstract
The authors estimate the indirect tensile strength of asphalt mixtures containing recycled asphalt and foamed bitumen using linear regression and neural network models. By comparing the random forest and the neural network model, the applicability of machine learning techniques in this field was proven. In the course of the research work, three models were developed, which are able with a high R2 value to predict the relationship between the ITS (wet and dry) value and two factors affecting it, namely the foamed bitumen content and the Reclaimed Asphalt Pavement (%).
Copyright (c) 2024 Scientific Review of Transport
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Az elektronikusan megjelenő cikkek nyílt hozzáféréssel rendelkeznek (OJS), online ingyenesen elérhetők és letölthetők. A cikkek szerzőit nem terheli megjelentetési vagy kiadási költség (APC). Felhasználóknak joguk van a cikkek olvasására, letöltésére, másolására, kinyomtatására, valamint azokban való keresésre, vagy a teljes szöveg linkkel történő megosztására.
A szerzőknek nyilatkozniuk kell arról, hogy beadványukat korábban nem tették közzé más folyóiratban, a pénzügyi támogatás feltüntetésre került és a hivatkozások listája teljes és pontos, beleértve az URL-ek és a DOI-k specifikációját is (ha rendelkezésre állnak). A cikktervezet beadásakor minden szerző jóváhagyja a benyújtott változatot. A szerzők garantálják, hogy a cikk az ő eredeti művük. A szerzők kötelesek részt venni a szakértői értékelés folyamatában, követni a bírálók tanácsait, betartani az előírt határidőket, és amennyiben előfordulnak, kötelesek visszavonni a benyújtást vagy kijavítani a hibákat.
Minden beadott cikket szakértői értékelés alá kerül, ahol a szerkesztők független értékelést kérnek legalább egy szakértőtől, ügyelve arra, hogy a bíráló(k)nak ne legyen összeférhetetlensége a szerzőkkel. A végső döntést a főszerkesztő hozza meg, aki figyelembe veszi az értékeléseket és a szerkesztők javaslatait. A szerkesztők és a lektorok bizalmasan kezelik a beadványt.
A kiadó és a szerkesztők elkötelezettek a magas etikai normák betartása mellett, és megakadályozzák azokat a publikációkat, amelyekben kutatási visszaélés történt. Az ilyen etikai kérdésekben a COPE irányelveit követik.
A szerzők fenntartják a szerzői jogokat, és megadják a folyóiratnak az első közzétételi jogot a Creative Commons Licenc alapján (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0), amely lehetővé teszi mások számára, hogy megosszák a művet, elismerve a mű szerzőségét és a folyóiratban való első közzétételt.
A folyóirat archiválja az összes megjelent cikket, és a folyóirat tulajdonosa, a Közlekedéstudományi Egyesület továbbra is üzemelteti az adatbázist abban az esetben is, ha a folyóirat kiadása megszűnik.
