一种基于机器学习的公路波形梁护栏加高预测方法

本发明属于波形梁护栏技术领域。为了解决现有依赖传统实地测量和人工甄选方式选择护栏加高方案的问题，提供了一种基于机器学习的公路波形梁护栏加高预测方法，此方法包括获取数据集，数据集为试点路段的影响护栏加高的影响因子和护栏升高的实际值，建立预测模型，输入为试点路段的影响护栏加高的影响因子，输出为试点路段的护栏升高的实际值，获取待施工路段的影响因子，将其输入至预测模型中，并对预测模型进行优化，预测模型输出待施工路段的护栏升高的预测值，建立随机森林模型，随机森林模型基于预测模型的输出和护栏的防撞等级，选择最优护栏加高方案，此方法减少了实地考察的开支，实现了自动化方案选择，提升了工作效率。