基于BP神经网络的公路风吹雪雪深预测模型

发布时间：2022-11-11 22:19

　　公路风吹雪雪深预测作为国际雪冰学领域的研究热点和难点问题一直未能很好解决.以白茫雪山防雪走廊段安装的自动气象站和当地气象局提供的气象资料为基础,提取了对公路风吹雪雪深有影响的4种因素（降雪量、大气温度、风速和湿度）的指标值,建立了基于BP（back propagation）神经网络的公路风吹雪雪深预测模型.对研究区5次降雪过程中所记录的199组数据进行训练学习,用20组数据来验证建立的模型,验证结果表明20h累计雪深预测值的误差在10%以内,85%的雪深预测值误差在20%以内,因此所建立的模型具有很强的泛化能力和较高的精度.并对降雪量、大气温度、风速和湿度这4个因素进行了敏感性分析,表明雪深与降雪量成正比,与其他3个因素成反比,其中降雪量对雪深的影响最大,风速次之,湿度最小. 

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【文章目录】：
1 公路风吹雪雪深预测模型
    1.1 BP神经网络的原理
    1.2 公路风吹雪雪深影响因素的选择
    1.3 模型的建立
2 工程案例
    2.1 工程概况
    2.2 原型观测资料的选取
    2.3 计算模型及验证
        2.3.1 神经网络的训练
        2.3.2 模型的验证
    2.4 影响因素的敏感性分析
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]公路风吹雪积雪力学原理与积雪深模型[J]. 席建锋,李江,朱光耀,张贵平.  吉林大学学报(工学版). 2006(S2)
[2]影响草原牧区公路风吹雪雪害的因素分析[J]. 魏江生,张贵平,董智,左和君.  公路. 2005(08)
[3]风吹雪对公路交通的危害及其对策研讨[J]. 陈晓光,李俊超,李长林,刘健.  公路. 2001(06)
[4]艾肯达坂风雪流形成机制及其治理[J]. 王中隆，李长治.  中国沙漠. 1995(02)

博士论文
[1]公路风吹雪雪害形成机理及预测研究[D]. 席建锋.吉林大学 2007
[2]公路风吹雪雪害防治技术研究[D]. 应成亮.吉林大学 2007

硕士论文
[1]公路风吹雪雪害仿真技术研究[D]. 张林林.吉林大学 2005



本文编号：3705849