卡尔曼滤波驱动的交通路面温度预测系统设计与验证

本文档探讨了交通路面温度预测系统的设计，由尹蒙蒙和禹胜林两位作者合作完成，其中尹蒙蒙专注于软件设计，而禹胜林则在软件设计和电子工艺方面有所专长。他们的研究主要基于卡尔曼滤波技术来优化数据处理，这是一种用于估计动态系统的状态的方法，特别适合于处理噪声数据或有测量误差的情况。 该系统的核心是将交通气象采集车收集的实时路况数据，如温度和地理位置信息，与气象数据相结合，构建一个可变预报模型。这种模型利用VC++编程语言设计的软件界面，用户可以通过输入高速公路气象站的离散数据（包括经纬度和温度）以及预测点的坐标，来获取预测点的温度值。预测范围可以扩展到采集模板覆盖的任意点，显示出其在空间维度上的实用性。 论文的关键实验部分，作者选取了北京六环在2014年2月28日至3月1日期间的实际路面温度数据与预测数据进行对比验证。结果显示，预测值与实际数据的趋势高度一致，相关系数达到了0.88，表明模型具有良好的预测精度。误差分析显示，最大误差为0.55°C，最小误差仅为0.0023°C，这进一步证明了系统的准确性和可靠性。 这篇论文提出了一种创新的交通路面温度预测方法，结合卡尔曼滤波技术有效地处理了数据，为高速公路交通管理提供了有价值的信息支持。这项研究对于理解和预测道路交通条件，尤其是极端天气下的路面状况，具有重要的科学价值和实际应用前景。