申请/专利权人：云南省交通规划设计研究院股份有限公司;云南省交通投资建设集团有限公司

申请日：2024-03-27

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN118171168A

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/15;G06F18/213;G06F18/25;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开

摘要：本发明涉及基于ResNet与多层GRU的高速公路路面温度短临预测方法，属于交通技术领域。该方法包括数据采集、数据预处理、高速公路路面温度短临预测模型构建、高速公路路面温度短临预测模型训练和高速公路路面温度短临预测几大步骤。本发明可以准确预测高速公路路面温度变化趋势，能尽早发现高速公路路面低温并与高速公路上的情报板进行联动，提前进行高速公路预警，提醒驾驶员减速慢行，不仅能有效避免交通事故的发生，还能为道路养护和交通管制提供真实可靠的决策支持。

主权项：1.基于ResNet与多层GRU的高速公路路面温度短临预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，数据采集：采集高速公路气象设备监测到的气象数据；所述的气象数据包括气温、降雨量、风速、风向、气压、湿度、能见度、湿滑系数、路面状况、路面温度、水膜厚度、冰层厚度、雪层厚度、冰点温度；步骤2，数据预处理：对采集到的数据进行预处理；所述的预处理包括利用特征相关性分析进行降维、异常数据识别与处理、数据归一化和时序数据生成；步骤3，高速公路路面温度短临预测模型构建：高速公路路面温度短临预测模型包括输入层、注意力层、多层GRU层、全连接层和输出层；输入层、注意力层、多层GRU层、全连接层、输出层顺序连接；多层GRU层中包括三层GRU层；第一层GRU层的输出与第二层GRU层的输入连接；第二层GRU层的输出与注意力层的输出通过残差网络融合后，与第三层GRU层的输入连接；步骤4，高速公路路面温度短临预测模型训练：以步骤2预处理好的前T条时序数据作为输入，以第T+1条高速公路路面温度作为输出，对高速公路路面温度短临预测模型进行训练；训练时，根据度量指标来调整模型参数以改进模型性能；步骤5，高速公路路面温度短临预测：基于实时获取的高速公路气象设备监测到的气象数据，利用高速公路路面温度短临预测模型对高速公路路面温度进行预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云南省交通规划设计研究院股份有限公司;云南省交通投资建设集团有限公司 基于ResNet与多层GRU的高速公路路面温度短临预测方法

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