Detailergebnis zu DOK-Nr. 42569
Ein neuronales Netz zur Kurzzeit-Temperaturprognose auf Straßen
| Autoren |
P.W. Fröhlich |
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| Sachgebiete |
6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle 16.4 Winterdienst |
in: 9. Internationaler Straßenwinterdienstkongreß der AIPCR/PIARC am 21.-25. März 1994 in Seefeld/Österreich. Wien: Bundesministerium für wirtschaftliche Angelegenheiten, 1994, Vol. 2, S. 601-608, 7 B, 2 T, 8 Q
Ein selbstlernendes, auf der Methode der neuronalen Netze basierendes Modell wird zur Kurzzeitprognose der Straßenoberflächentemperatur herangezogen. Da jede der Wetter-Meßstellen, die an besonders exponierten Stellen im Straßennetz plaziert sind, ihre eigenen Charakteristika besitzt, ist es mit herkömmlichen Temperaturprognosemodellen extrem schwierig, für alle geographischen Positionen das Auslangen zu finden, zumal die Modellparameter zwischen den Stationen enorm differieren. Bei dem vorgestellten Modell werden die Daten aus der Vergangenheit zum Lernen der Modellparameter herangezogen, wobei die historische Wissensbasis des Modells laufend erweitert wird. Als Eingangsdaten werden nur Daten aus der Gegenwart und aus der Vergangenheit verwendet, Daten aus fremden Prognosen (nationale oder internationale Wetterdienste) sind nicht notwendig. Bei einer Drei-Stunden-Prognose werden Trefferraten besser 61 % bei einer Genauigkeit von +/- 1 Grad Celsius, von besser 83 % bei +/- 2 Grad Celsius über den gesamten Zeitraum (Tag und Nacht) vom 01.01.1993 bis 31.03.1993 erreicht.