李超群
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
- 供职机构：长沙理工大学交通运输工程学院更多>>
- 发文基金：江西省交通厅科技项目更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术建筑科学更多>>
- 聚氨酯涂料对公路混凝土桥面结冰影响室内试验研究被引量：1
- 2016年
- 通过冷库试验研究憎水性涂料在不同气温、不同降雨量等气象条件下对公路混凝土桥面的抑冰效果。试验采用40cm×30cm×10cm公路混凝土板块为材料,研究公路混凝土板块分别在温度为-1^-3、-3^-5、-5^-7、-7^-9℃及降雨量为2、4、6、8、10mm时随着温度与降雨量的变化其结冰时间的变化。试验结果表明:5种不同降雨量下,憎水性涂料在4个温度区间中,在温度区间为-3^-5℃时延缓结冰时间最长,分别为48、29、29、33、27min,在此区间抑冰效果最佳。4种不同温度区间下,温度为-1^-3、-3^-5℃时,憎水性涂料在降雨为2mm时结冰时间最长,高达46min以上,温度为-5^-7℃时,憎水性涂料在降雨量为6mm时延缓结冰时间最长,延缓时间为31 min,温度为-7^-9℃,憎水性涂料在降雨量为8mm时抑冰性能最好。随着降雨量继续增大,憎水性涂料的抑冰性能逐渐降低。
- 龙科军资葵蒋立波吴伟李超群
- 关键词：公路
- 路面结冰时间预测方法被引量：5
- 2017年
- 通过室内控制试验获取路面结冰相关数据,将温度、风速及降雨量作为输入变量,结冰时间作为输出变量,建立了路面结冰时间的多变量多项式回归预测模型;引入核函数,将路面结冰预测问题转化为高维空间中的线性回归问题,构造了多输入、单输出的支持向量机路面结冰时间预测模型。将预测结果与实测数据进行比较。结果表明,两类方法均能较好地预测路面结冰时间,四次多项式统计模型预测值与实际值的相关性为0.974,支持向量机预测值与实际值相关性为0.99,支持向量机预测结果更精确,表明支持向量机更适用于处理小样本、非线性、维数灾难和局部极小等问题。
- 尹新程胡玉婷李超群曾明辉肖新春
- 关键词：温度风速降雨量支持向量机
- 高速公路雾天能见度预测方法被引量：3
- 2017年
- 以多要素气象检测器采集的样本数据为基础,将温度、风速及湿度作为输入变量以及雾天能见度作为输出变量,分别采用三层结构BP神经网络和支持向量机非线性回归预测方法,建立雾天能见度的预测模型;将预测结果与实际数据进行对比分析的结果表明:BP神经网络和支持向量机均能较好地预测雾天能见度,其中BP神经网络和支持向量机模型预测值与实际值的相关性分别为0.895和0.978.支持向量机预测结果的误差更稳定,因而更适于处理非线性小样数据.
- 龙科军李超群毛学军胡玉婷
- 关键词：高速公路雾天能见度BP神经网络支持向量机
