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基于路面溫度和太陽輻射強度的路面狀態(tài)識別方法
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Detection Based on Road Temperature and Solar Radiation
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    路面溫度由路面濕滑狀態(tài)（干燥,、潮濕,、雪、冰）和太陽輻射強度（反映于季節(jié),、地理位置,、時刻,、空氣溫度和空氣濕度）決定，它們?nèi)咧g存在非線性因果關(guān)系,。本文以路面溫度和太陽輻射強度為輸入構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,，間接地識別路面濕滑狀態(tài)。在干燥和潮濕路面識別實驗中,，采用28天的1344個時刻的數(shù)據(jù)訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，采用2天的96個時刻的數(shù)據(jù)驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，路面濕滑識別準確率達

    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%.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

盧俊輝,王建強,李克強,連小珉.基于路面溫度和太陽輻射強度的路面狀態(tài)識別方法[J].農(nóng)業(yè)機械學報,2010,41(5):21-23. Detection Based on Road Temperature and Solar Radiation[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2010,41(5):21-23.

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