基于LSTM神经网络的道路凝冰相变潜热智能预测方法及系统

本发明涉及人工智能与深度学习技术领域，特别是涉及基于LSTM神经网络的道路凝冰相变潜热智能预测方法及系统，方法包括：构建三维监测网络步骤，以道路侧面为X轴，长度方向为Z轴，高度方向为Y轴，建立三维直角坐标系，构建光纤光栅传感器分布式拓扑网络和温度监测网络；数据采集处理步骤，获取多维状态信息；建立相变物理模型，以相变层融化深度信息作为样本标签，从时空仿真数据中提取训练数据集和测试数据集；将训练数据集输入LSTM网络进行训练，以相变层融化深度作为输出目标，建立相变状态预测模型；利用测试数据集验证LSTM网络的预测精度；实现对道路凝冰状态的高精度预测。