公开(公告)号：CN113536665A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110681387.1

申请日：2021-06-18

Applicant: 云南省交通规划设计研究院有限公司

Inventor： 杨文臣 ,  戴秉佑 ,  房锐 ,  李志厚 ,  田毕江 ,  苏宇 ,  付开华 ,  李薇 ,  岳松 ,  胡澄宇 ,  苏亚诺

IPC: G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明涉及基于特征工程和LSTM的路表温度短临预测方法及系统，该方法对采集到的气象要素数据进行数据处理后，先通过随机森林模型对影响路表温度的气象要素进行重要性排序，选择影响较大的气象要素作为候选特征参数，将候选特征参数依次组合作为模型输入，构建长短期记忆神经网络路表温度预测模型，然后利用测试集测试，对比观测值和预测结果，选择效果最佳预测模型，并获得对应的气象要素特征组合，之后进行误差分析。本发明利用了随机森林高效简单、能够分析复杂相互作用特征的能力，结合长短期记忆网络可以更新最优权值和阈值的优点，使模型预测精度高，并对模型迭代更新，保证模型随时间推移的仍然具有较高的准确性和稳定性。

公开(公告)号：CN113536665B

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202110681387.1

申请日：2021-06-18

Applicant: 云南省交通规划设计研究院有限公司

Inventor： 杨文臣 ,  戴秉佑 ,  房锐 ,  李志厚 ,  田毕江 ,  苏宇 ,  付开华 ,  李薇 ,  岳松 ,  胡澄宇 ,  苏亚诺

IPC: G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明涉及基于特征工程和LSTM的路表温度短临预测方法及系统，该方法对采集到的气象要素数据进行数据处理后，先通过随机森林模型对影响路表温度的气象要素进行重要性排序，选择影响较大的气象要素作为候选特征参数，将候选特征参数依次组合作为模型输入，构建长短期记忆神经网络路表温度预测模型，然后利用测试集测试，对比观测值和预测结果，选择效果最佳预测模型，并获得对应的气象要素特征组合，之后进行误差分析。本发明利用了随机森林高效简单、能够分析复杂相互作用特征的能力，结合长短期记忆网络可以更新最优权值和阈值的优点，使模型预测精度高，并对模型迭代更新，保证模型随时间推移的仍然具有较高的准确性和稳定性。