1 预测高速公路建设项目最终的预算和时间 摘 要 目的——本文的目的是开发模型来预测公路建设项目施工阶段最后的预算和持续的 时间。 设计——测算收集告诉公路建设项目， 在发展预测模型之前找出影响项目最终的预算 和时间，研究内容是基于人工神经网络 (ANN)的原理。与预测结果提出的方法进行比较 , 其精度从当前方法基于挣值。 结果——根据影响因素最后提出了预算和时间， 基于人工神经网络的应用原理方法获 得的预测结果比当前基于挣值法得到的结果更准确和稳定。 研究局限性 /意义——因素影响最终的预算和时间可能不同 ,如果应用于其他国家 ,由 于该项目数据收集的都是泰国的预测模型 ,因此 ,必须重新考虑更好的结果。 实际意义——这项研究为用于高速公路建设项目经理来预测项目最终的预算和时间 提供了一个有用的工具，可为结果提供早期预算和进度延误的警告。 创意 /价值—— 用 ANN模型来预测最后的预

考察镁渣掺量、细度、表面状态和矿粉品种对沥青粘结性能的影响。结果表明,沥青粘结性随镁渣掺量和细度的增加而提高,镁渣对沥青粘结性能的提高优于石灰石粉,稍次于滑石粉,镁渣表面状态对沥青粘结性的影响较大。镁渣在沥青中的应用存在一个起始掺量,当掺量大于起始掺量时,掺量效应显著,掺量越大,影响程度越高;小于起始掺量时,镁渣对沥青粘结性的影响很小。