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题名沥青路面结冰条件判别标准及SVM预测分析
被引量:16
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作者
邱欣
陶珏强
陶立方
洪浩珏
肖上霖
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机构
浙江师范大学道路与交通工程研究中心
浙江师范大学学术期刊社
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出处
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期1-8,34,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(51408550)
浙江省自然科学基金项目(LY18E080020)
浙江省新苗人才计划项目(2017R404045)
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文摘
为了探讨沥青路面结冰与道路气象环境间的相关关系,实现路面结冰状态的准确预报,在分析影响沥青路面结冰的主要气象环境因素的基础上,探讨了不同降水类型与气象环境参数的关联性,建立了沥青路面路表温度预估分析模型。结合Norrman路面结冰打滑判别准则,提出了浙中地区冬季沥青路面结冰状态判别标准。通过支持向量机方法(SVM),以RBF函数作为模型核函数,构建了不同降水类型条件下以地表温度与气温为输入量的沥青路面结冰预测模型。结果表明:不同降水条件下沥青路面结冰时的日均气温、日均测点路表温度、日均风速、日均降水量以及日均相对湿度存在差异,其中,日均气温与日均测点路表温度变化差异较大,日均风速与日均降水量次之,日均相对湿度变化差异较小;通过气象环境监测数据可实现降水类型的间接判别和沥青路面路表温度的预估分析;不同结冰类型对车辆行驶安全的影响从高到低依次为雪降到严寒路面、雨降到严寒路面和雪降到温暖路面;使用SVM构建的路面结冰预测模型对路面结冰状态的预测效果较好,错报率低于6.5%,未出现结冰天气的漏报,同时具有良好的泛化能力,充分展现了SVM在道路气象预报领域的应用前景。
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关键词
道路工程
结冰预测模型
支持向量机
沥青路面
气象因素
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Keywords
road engineering
icing prediction model
support vector machine (SVM)
asphalt pavement
meteorological factor
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分类号
U416.217.01
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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