基于BP神经网络算法的路面结冰时间预测

摘要：

为实现对路面结冰时间的准确预测,首先根据目前已有监测点路面传感器的历史数据,抽取结冰前一段时间的数据并剔除异常数据,形成数据标本.对数据进行特征选择和归一化处理,将与路面结冰强相关的数据进行BP神经网络建模.然后,让模型对数据标本进行自学习,并自动调整模型内各节点权值,进行模型优化.最后利用其他监测点数据对模型进行验证.结果表明:模型对2h之内的结冰预测结果较准确.并且预测模型对越接近结冰点的时间预测越准确,从统计结果可看出60min之内的预测数据和实际数据几乎完全一致.因此可见,使用BP神经网络算法可实现对道路结冰时间的有效预测.

关键词：结冰预警、高速公路安全、BP神经网络、结冰时间、路面温度

所属期刊栏目：8

分类号：U492.84(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：中央级公益性科研院所基本科研业务费项目20192703

在线出版日期：2022-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：126-136