基于多源试验数据驱动的装配式路面板配合比智能优化方法

本发明公开了一种基于多源试验数据驱动的装配式路面板配合比智能优化方法。该方法包括：采集和预处理多源配合比及性能试验数据；构建并训练基于神经网络的多指标回归预测模型，实现对不同配合比参数下路面板性能的智能预测；结合差分进化等优化算法，依据性能目标权重对配合比参数进行全局优化；最后，通过多准则综合评价与智能推荐，实现最优及备选配合比组合的自动筛选。该方法通过结合多源试验数据与深度学习模型，实现了配合比参数的精准推荐与自动调整，满足结构性能、施工性能和耐久性等目标要求。