Impiego di sistemi a logica fuzzy e reti neurali nella previsione di formazione di ghiaccio sul manto stradale
Autore
Michelangelo Guarducci - Università degli Studi di Firenze - [1996-97]
Documenti
Abstract
La sicurezza sulle strade è un tema oggigiorno estremamente dibattuto, in quanto negli ultimi anni il numero di veicoli circolanti è andato via via crescendo con un conseguente aumento della probabilità di incidenti.
In particolare uno degli aspetti principali riguardo questo problema durante la stagione invernale è la possibilità di formazione di ghiaccio sul manto stradale.
Questo fenomeno, estremamente pericoloso per la circolazione degli autoveicoli, richiede un’azione preventiva. Per fare questo è necessario un continuo controllo e monitoraggio del manto stradale su cui si potrebbe formare del ghiaccio quando le condizioni meteorologiche lo favoriscono.
Lo scopo di questa tesi è la realizzazione di un sistema a logica fuzzy per la previsione della temperatura del manto stradale e di un confronto delle sue prestazioni con quelle di una rete neurale impiegata per lo stesso scopo.
Ogni volta che abbiamo a che fare con processi dinamici non lineari affetti da rumore è estremamente difficile utilizzare metodi analitici. La temperatura, poi, è funzione di più variabili deterministiche e aleatorie.
Si tratta quindi di un tipico problema di previsione di serie temporali, che si presta ad essere risolto con tecniche fuzzy e neurali.
In particolare uno degli aspetti principali riguardo questo problema durante la stagione invernale è la possibilità di formazione di ghiaccio sul manto stradale.
Questo fenomeno, estremamente pericoloso per la circolazione degli autoveicoli, richiede un’azione preventiva. Per fare questo è necessario un continuo controllo e monitoraggio del manto stradale su cui si potrebbe formare del ghiaccio quando le condizioni meteorologiche lo favoriscono.
Lo scopo di questa tesi è la realizzazione di un sistema a logica fuzzy per la previsione della temperatura del manto stradale e di un confronto delle sue prestazioni con quelle di una rete neurale impiegata per lo stesso scopo.
Ogni volta che abbiamo a che fare con processi dinamici non lineari affetti da rumore è estremamente difficile utilizzare metodi analitici. La temperatura, poi, è funzione di più variabili deterministiche e aleatorie.
Si tratta quindi di un tipico problema di previsione di serie temporali, che si presta ad essere risolto con tecniche fuzzy e neurali.
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