冬季高速公路逐时路表温度LSTM预测模型

作     者：戴秉佑 杨文臣 戢晓峰 周林义 房锐 DAI Bingyou;YANG Wenchen;JI Xiaofeng;ZHOU Linyi;FANG Rui

作者机构：昆明理工大学交通工程学院云南昆明650500 云南省交通规划设计研究院有限公司陆地交通气象灾害防治技术国家工程实验室云南昆明650200 云南数字交通重点实验室云南昆明650103 中国气象局交通气象重点实验室江苏南京210008 

基　　金：国家重点研发计划项目(2022YFC3002601) 交通运输行业重点科技项目(2018-MS4-102,ZL-2018-04) 云南省科技厅基础研究计划项目(202101AT070693) 

出 版 物：《中国安全科学学报》 (China Safety Science Journal)

年 卷 期：2023年第33卷第1期

页      码：136-144页

摘      要：为提高冬季路表温度的预测精度,提出一种基于多维长短时记忆(LSTM)神经网络的冬季路表温度逐时预测模型,以小时路表温度为模型输出,综合考虑多维气象因素的累积影响和路表温度的周期性,采用滑动窗口构造输入特征矩阵;构建路表温度LSTM逐时预测模型,通过深度学习高效逼近具有复杂非线性和不确定性的路表温度,并以江苏省宁宿徐高速公路、云南省麻昭高速公路为实例进行验证。结果表明:与随机森林(RF)模型和BP神经网络相比,LSTM路表温度逐时预测模型的准确率得到显著提高,在宁宿徐高速、麻昭高速的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别为0.303、0.295、0.543和0.581、0.694、0.833,预测值与观测值绝对误差位于[0,1)℃之间的占比为93%和89%。LSTM模型能准确捕捉路表温度的周期性和不确定性,在阴雨天和晴朗天的预测值与实测值基本一致,模型鲁棒性较好。

主 题 词：高速公路 路表温度 长短时记忆(LSTM)神经网络 逐时预测 气象因素 

学科分类：08[工学] 082303[082303] 0837[0837] 082302[082302] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.01.2215

馆 藏 号：203118553...