ニューラルネットワークを用いた冬季道路の舗装路面温度予測モデル PAVEMENT TEMPERATURE FORECAST MODEL USING NEURAL NETWORK FOR MAINTAINING WINTER ROADS

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抄録

本研究は, 凍結防止剤散布の効率化を支援するための, 冬季道路の舗装路面温度予測モデルの構築を試みたものである. 本研究では, ニューラルネットワークを用いることによって, 3時間後の路面温度予測モデルを構築した. すなわち, 舗装路面温度の時系列的変動を学習させることにより, 3時間後の路面温度をかなりの精度で予測可能であることを示した. この予測モデルを用いることによって, 路面凍結の予測が可能となり, 効率的な凍結防止剤の事前散布が可能となる.

An examination was made of a method of forecasting pavement surface temperatures by the neural network computing system. The neuro-model can be used to forecast the pavement surface temperature after 3 hours and warn when it will drop below freezing. By using this neuro-model, it is possible to adopt an effective anti-icing practice for maintaining winter roads.

収録刊行物

  • 土木学会論文集 = Proceedings of JSCE  

    土木学会論文集 = Proceedings of JSCE 620, 271-278, 1999-05-20 

    Japan Society of Civil Engineers

参考文献:  13件

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被引用文献:  4件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10002529969
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10014020
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    02897806
  • NDL 記事登録ID
    4747812
  • NDL 雑誌分類
    ZN1(科学技術--建設工学・建設業)
  • NDL 請求記号
    Z16-6
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  J-STAGE 
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