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Enhanced asphalt dynamic modulus prediction: A detailed analysis of artificial hummingbird algorithm-optimised boosted trees

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Journal of Road Engineering 2024年第2期4卷 224-233页

作者： Ikenna D.Uwanuakwa ilham yahya amir Lyce Ndolo Umba Department of Civil Engineering Near East UniversityMersin 10Turkey Faculty of Sciences University of LubumbashiLubumbashiThe Democratic Republic of Congo

This study introduces and evaluates a novel artificial hummingbird algorithm-optimised boosted tree(AHAboosted)model for predicting the dynamic modulus(E*)of hot mix asphalt *** a substantial dataset from NCHRP Report-547,the model was trained and rigorously *** metrics,specifically RMSE,MAE,and R2,were employed to assess the model's predictive accuracy,robustness,and *** benchmarked against well-established models like support vector machines(SVM)and gaussian process regression(GPR),the AHA-boosted model demonstrated enhanced *** achieved R2 values of 0.997 in training and 0.974 in testing,using the traditional Witczak NCHRP 1-40D model *** features such as test temperature,frequency,and asphalt content led to a 1.23%increase in the test R2,signifying an improvement in the model's *** study also explored feature importance and sensitivity through SHAP and permutation importance plots,highlighting binder complex modulus|G*|as a key *** the AHA-boosted model shows promise,a slight decrease in R2 from training to testing indicates a need for further ***,this study confirms the AHA-boosted model as a highly accurate and robust tool for predicting the dynamic modulus of hot mix asphalt concrete,making it a valuable asset for pavement engineering.

关键词： Asphalt Dynamic modulus Prediction Artificial hummingbird algorithm Boosted tree

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