基于LSTM和先验知识的高速公路路面温度预报

摘要：

为了精准预报高速公路路面温度,为车辆安全行驶提供气象保障,采用2019-2022年南京市绕城高速公路上9个交通气象站及ERA5-land再分析数据,通过构建时间序列特征工程、引入物理机制相关数据两类方法结合先验知识,运用长短期记忆神经网络模型建立研究区域内4个交通气象站未来3 h逐10 min路面温度多步预报模型并进行验证;在此基础上,将已建立的模型应用于其他交通气象站,探究模型的适用性.结果表明:结合先验知识后,模型预报性能明显提高,准确率在85％以上,且随着预报时效的延长,性能提升更为明显,准确率最高提升36％;模型能较为准确地预报路面极端低温发生的时间和极值,且在预报时效较短时对路面极端高温的预报也具有一定参考价值;利用已建立的模型对其他交通气象站的路面温度进行预报时,准确率在62％以上,在预报时效较短时效果较好,准确率在80％以上,且交通气象站所处的下垫面背景类型对模型的选择起关键作用.

关键词：高速公路、路面温度、长短期记忆神经网络、先验知识、多步预报模型

所属期刊栏目：35

分类号：TP391;P457.3;TP183

资助基金：无锡市社会发展科技示范工程项目;江苏省气象局北极阁基金项目;江苏省气象局北极阁基金项目;中国气象科学研究院基本科研业务费专项基金

在线出版日期：2024-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：68-79