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公开(公告)号:CN119249075A
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202411777755.2
申请日:2024-12-05
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于物理约束的高速公路路面温度预报方法,包括以下步骤:收集并预处理区域内所有站点的气象数据、路面温度的历史观测数据及地理数据,加入时间信息构建时间特征;搭建U‑net神经网络模型,对多站点多气象要素预报数据进行空间场数据订正,输出各站点的订正后气象数据;在U‑net模型基础上构建双向LSTM网络,处理时间序列数据,使用损失函数评估和优化模型性能;在模型中加入物理约束,包括温度变化的时间关系、季节性与日夜变化特征、材料热特性、热平衡方程等,优化模型结果;使用测试集评估模型的泛化能力和预报精度,微调模型参数。该方法显著提高了路面温度预测的精度和可靠性,为交通管理和安全预警提供了可靠依据。
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公开(公告)号:CN119249075B
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202411777755.2
申请日:2024-12-05
Applicant: 南京气象科技创新研究院
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于物理约束的高速公路路面温度预报方法,包括以下步骤:收集并预处理区域内所有站点的气象数据、路面温度的历史观测数据及地理数据,加入时间信息构建时间特征;搭建U‑net神经网络模型,对多站点多气象要素预报数据进行空间场数据订正,输出各站点的订正后气象数据;在U‑net模型基础上构建双向LSTM网络,处理时间序列数据,使用损失函数评估和优化模型性能;在模型中加入物理约束,包括温度变化的时间关系、季节性与日夜变化特征、材料热特性、热平衡方程等,优化模型结果;使用测试集评估模型的泛化能力和预报精度,微调模型参数。该方法显著提高了路面温度预测的精度和可靠性,为交通管理和安全预警提供了可靠依据。
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