1. 本选题研究的目的及意义
路面温度作为路表能量平衡的关键参数，直接影响着道路安全、交通运行效率以及路面设计和养护。
准确预测路面温度，尤其是夜间最低温度，对于保障交通安全、提高道路使用寿命以及制定有效的道路维护策略至关重要。
本研究旨在探讨路面温度的日变化特征及其影响因素，并构建基于机器学习的最低温度预报模型，以期为道路交通安全管理和路面养护决策提供科学依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
路面温度预测是一个复杂的问题，多年来国内外学者对其进行了广泛的研究。
1. 国内研究现状
国内学者在路面温度预测方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以气象数据、路面结构参数和交通流量等作为主要影响因素，采用机器学习方法建立路面温度最低温度预报模型。
具体研究内容包括：1.收集整理相关研究区域的气象数据、路面结构参数和交通流量数据，并对数据进行预处理和特征分析。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与实证研究相结合的方法，具体步骤如下：1.数据收集与预处理：收集研究区域的历史气象数据、路面结构参数和交通流量数据，并对数据进行清洗、去噪、插补等预处理，构建完整可靠的数据集。
2.路面温度日变化特征分析：利用统计分析方法，分析路面温度日变化规律，包括日最高温度、最低温度出现时间、升温速率和降温速率等。
3.影响因素分析：采用相关性分析、回归分析等方法，分析气象因素、路面结构、交通流量等因素对路面温度日变化的影响，揭示关键影响因素。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.数据方面：将路面结构参数和交通流量数据纳入模型构建中，弥补了传统研究仅依靠气象数据的不足，提高了模型的预测精度。
2.方法方面：采用机器学习方法构建路面温度最低温度预报模型，相较于传统统计方法，能够更好地捕捉数据中的非线性关系，提高模型的预测能力。
3.应用方面：本研究成果可为道路结冰预警、道路养护策略优化以及道路设计水平提高提供科学依据，具有一定的实际应用价值。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.毛节泰, 张洪, 王磊, 等. 基于WRF模式集合预报的北京地区路面温度预报[J]. 交通运输工程学报, 2021, 21(1): 1-11.
2.李彦, 潘晴, 王旭辉, 等. 基于XGBoost算法的沥青路面温度预测模型研究[J]. 公路交通科技, 2022, 39(6): 33-42.
3.张凯, 张晓, 薛珂, 等. 基于CatBoost的路面温度预测模型研究[J]. 公路工程, 2022, 47(6): 12-18.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
