基于PCA-PSO-ELM的道路结冰预测模型

路面结冰对道路交通安全产生严重影响,有效预测结冰并采取主动的防冰措施成为解决这一问题的最有效且经济的手段。为提高道路行车安全,实现对路面结冰的精准预测,提出了一种融合主成分分析法(PCA)、粒子群优化算法(PSO)和极限学习机(ELM)的道路结冰预测模型。首先,针对相对湿度、大气压强、空气温度、风速、风向、路面温度、水膜厚度、融雪剂浓度8个影响因素进行主成分分析;然后,提取影响因子的主成分,并设定PSO算法参数、种群规模和迭代次数;通过粒子群优化算法搜索极限学习机模型的最优输入权值和隐含层神经元阈值,从而构建了PCA-PSO-ELM道路结冰预测模型;最后,利用3个路段的路面气象数据对模型进行验证。结果表明:PCA-PSO-ELM结冰预测模型的平均预测准确率达到95.85%,显著优于传统ELM、BP神经网络及SVM;此外,该模型在相同时间的不同路段和不同时间的相同路段上均表现出较高的预测准确率、精确率、召回率及F1分数,表明其具备优秀的泛化能力。PCA-PSO-ELM模型在保证准确率的同时,提高了路面结冰预测结果的稳定性,为有效应对路面结冰问题提供了坚实的理论支持。

高速公路养护施工区安全现状及治理方法研究综述

近年来,高速公路养护施工区交通事故频繁发生,造成人员伤亡和财产损失,严重影响了高速公路的正常运营和交通安全,养护施工区安全已成为高速公路管理中应加强重视和研究解决的问题。从高速公路养护施工区安全及安全管理现状、治理方法和技术手段四个方面入手,对相关研究现状、创新技术及治理对策进行梳理总结,展望高速公路养护施工区治理方法的未来发展趋势:高素质养护管理人员的培养,基于人工智能的养护工程安全防护与预警系统的建立,养护作业主动安全设备应用。

团雾环境下驾驶员视觉特征与交通参数关系研究

研究不同能见度团雾环境下驾驶员视觉特征与交通参数的关系,从驾驶员心理、生理角度分析交通风险点,为交通事故主动预防、提升团雾环境下交通本质安全提供理论依据。通过搭建不同能见度团雾环境下跟驰和自由流仿真场景,采集驾驶员视觉特征与交通参数数据,分析瞳孔面积变化率与车辆速度、加速度等交通参数的关系,构建驾驶员在不同能见度团雾环境下视觉特征与交通参数关系模型,分析不同能见度团雾环境及不同交通状态下交通风险点。结果表明,团雾环境中驾驶员瞳孔面积变化率与速度、加速度存在相关性,跟驰状态下瞳孔面积变化率与速度、加速度呈负相关,自由流状态下瞳孔面积变化率与速度呈负相关、与加速度呈强相关。

低等级公路交通安全问题与治理措施研究

由于低等级公路技术等级较低、安全管理水平低、交通安全基础设施覆盖率不高,安全隐患较大,容易导致交通事故的发生。从低等级公路安全问题背景、解决问题的理论对策和解决问题的技术手段3方面展开,对低等级公路的道路特点、技术等级、设施问题和影响其道路安全的相关因素进行分析,指出要通过开展法规教育、提高运营和管理水平,并辅之技术治理手段来解决低等级公路存在的安全问题,对提高低等级公路的安全性、降低其交通事故的发生概率具有重要意义。

基于人工智能的高速公路病害自动检测系统

利用车载摄像头获取公路高清图像,基于人工智能检测技术进行道路标准病害的自动检测及分类,并通过云端管理系统进行病害管理、统计及规划,能够有效提升高速公路病害检测及管理的效率及准确度。

新型抗路面凝冰除雪装备的探究与研发

本文论述了公路冬季凝冰积雪处置装备的设计与研发,包含新型环保融雪剂的运用和凝冰高危路段自动化处置装备及其终端的运用。通过对普通路段、高速公路长纵坡路段、桥隧路段等路段的实际试验发现,凝冰高危路段自动化处置装备能够实现降雪及时处置、避免路面结冰的目标,综合抗凝冰处置效率可提升30%以上(按时间及使用成本计算),且路面破坏率为0、环境污染性为0。这说明凝冰自动化处置装备较传统人工机械除雪方式有明显进步,对于提升我国冬季道路融冰除雪作业能力,推动行业科技进步,提升冬季道路安全运营管理水平具有重要影响。

交通气象与智慧公路建设的实践与思考

本文概述了智慧公路的建设背景和现状,进一步引出了交通气象和智慧公路建设的关系,思考了面临气象灾害时智慧公路的建设和实践,并通过增强信息化的作用,为智慧公路的建设提供可行性借鉴。