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基于支持向量机的路面积水危险水位判断
| 题名： | 基于支持向量机的路面积水危险水位判断 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 王思祺;吴悠;王世妍 |
| 作者单位： | 吉林大学交通学院;福州大学土木工程学院 |
| 关键词： | 水位判断;支持向量机;网格搜索法;智能网联交通;深度学习 |
| 摘要： | 为了完善路侧信息系统，弥补传统环境感知技术的不足，基于深度学习的原理，将支持向量机应用于路面积水危险水位的判断。通过考虑不同道路属性组合的各类路况下路面积水量对于车辆涉水行驶安全性的影响，利用网格搜索选取最优参数组合，构建水位判断模型，模型精度达到97.66%。该模型能够较好地针对不同路况进行水位划分，将路面积水水位划分为安全水位和危险水位，有利于车辆根据此信息调整路径及车速等决策，促进智能网联交通系统的发展和完善。 |
| 期刊名称： | 公路交通技术 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 05 |
| 页码： | 151-155 |
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