基于路面温度和太阳辐射强度的路面状态识别方法
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Detection Based on Road Temperature and Solar Radiation
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    摘要:

    路面温度由路面湿滑状态(干燥、潮湿、雪、冰)和太阳辐射强度(反映于季节、地理位置、时刻、空气温度和空气湿度)决定,它们三者之间存在非线性因果关系。本文以路面温度和太阳辐射强度为输入构造BP神经网络分类器,间接地识别路面湿滑状态。在干燥和潮湿路面识别实验中,采用28天的1344个时刻的数据训练BP神经网络,采用2天的96个时刻的数据验证BP神经网络,路面湿滑识别准确率达

    Abstract:

    90%。Road temperature depends on road condition (dry, wet, snowy, icy) and solar radiation (mapped to season, geographical location, time, air temperature and air humidity), and there is the nonlinear causality among them, thus, road condition can be detected indirectly by road temperature and solar radiation with BP neural network. During the experiment to detect road condition (dry, wet), BP neural network was trained with 1344 group data and validated by 96 group data, the road condition detection accuracy reached 90%.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

卢俊辉,王建强,李克强,连小珉.基于路面温度和太阳辐射强度的路面状态识别方法[J].农业机械学报,2010,41(5):21-23.

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