【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及公路灾害预防，具体而言，涉及一种公路风吹雪预警方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、风吹雪是指风力将地面或积雪表面的雪粒子吹起并悬浮在空中的现象。风吹雪会降低能见度，阻塞道路，影响驾驶安全，甚至造成交通事故，是寒区高海拔公路常见的自然灾害之一。对风吹雪路段进行及时有效的监测和预警，有利于保障公路通行安全和减少经济损失。现有的风吹雪监测设备主要是基于视频图像分析的方法，通过摄像头捕捉风吹雪场景，并利用图像处理技术提取风吹雪特征参数，如能见度、雪粒子浓度等。但上述方法对摄像头的清洁和维护要求较高，且只能反应道路当前的积雪情况，预警信息存在滞后性，无法及时反馈。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种公路风吹雪预警方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
2、第一方面，本申请提供了一种公路风吹雪预警方法，包括：
3、利用层次分析法，将风吹雪强度设定为目标层、风吹雪强度的影响因素设定为准则层，将准则层所包括的风吹雪强度因子设定为子准则层；
4、基于准则层之间的相对重要性构建准则层权重矩阵、基于子准则层之间的相对重要性构建子准则层权重矩阵；
5、根据准则层权重矩阵和子准则层权重矩阵计算得到风吹雪强度因子的权值；
6、分别获取公路在当前时刻下风吹雪强度因子的监测数据，将当前时刻的风吹雪监测数据输入至预测模型中，得到预设时刻的风吹雪强度因子的预测数据
7、将风吹雪强度因子的预测数据与对应的权值进行加权求和后计算得到预设时刻的风吹雪强度，并判断预设时刻的风吹雪强度是否超过预警阈值。
8、第二方面，本申请还提供了一种公路风吹雪预警装置，包括：
9、层次分析模块：利用层次分析法，将风吹雪强度设定为目标层、风吹雪强度的影响因素设定为准则层，将准则层所包括的风吹雪强度因子设定为子准则层；
10、权重矩阵构建模块：基于准则层之间的相对重要性构建准则层权重矩阵、基于子准则层之间的相对重要性构建子准则层权重矩阵；
11、计算模块：根据准则层权重矩阵和子准则层权重矩阵计算得到风吹雪强度因子的权值；
12、预测模块：分别获取公路在当前时刻下风吹雪强度因子的监测数据，将当前时刻的风吹雪监测数据输入至预测模型中，得到预设时刻的风吹雪强度因子的预测数据，所述预设时刻与当前时刻的时间差为第一时长；
13、判断模块：将风吹雪强度因子的预测数据与对应的权值进行加权求和后计算得到预设时刻的风吹雪强度，并判断预设时刻的风吹雪强度是否超过预警阈值。
14、第三方面，本申请还提供了一种公路风吹雪预警设备，包括：
15、存储器，用于存储计算机程序；
16、处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述公路风吹雪预警方法的步骤。
17、第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于公路风吹雪预警方法的步骤。
18、本专利技术的有益效果为：
19、本专利技术通过将lstm与transformer模型结合，能够从时间序列中学习到不同层次的特征表示，从而更全面地表达序列中的信息、更好地处理序列中的趋势、周期性和噪声，提高模型对未来时刻风吹雪强度因子的预测精度。同时，利用ahp层次分析法确定每种风吹雪强度因子所占的权重，根据所占的比重计算出风吹雪强度，对风吹雪强度发展进行提前预报，以便于对道路进行管制，减小风吹雪对高寒地区道路交通影响。
20、本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
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1.一种公路风吹雪预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的公路风吹雪预警方法，其特征在于,基于准则层之间的相对重要性构建准则层权重矩阵，包括：
3.根据权利要求1所述的公路风吹雪预警方法，其特征在于,将当前时刻的风吹雪监测数据输入至预测模型中之前，还包括预测模型的训练：
4.根据权利要求3所述的公路风吹雪预警方法，其特征在于,利用训练集和测试集对双向长短期记忆模型进行训练和测试，得到预测模型，包括：
5.一种公路风吹雪预警装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的公路风吹雪预警装置，其特征在于，所述权重矩阵构建模块包括：
7.根据权利要求5所述的公路风吹雪预警装置，其特征在于，所述预测模块包括：
8.根据权利要求7所述的公路风吹雪预警装置，其特征在于，所述模型训练单元包括：
9.一种公路风吹雪预警设备，其特征在于，包括：
10.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述公
...【技术特征摘要】
1.一种公路风吹雪预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的公路风吹雪预警方法，其特征在于,基于准则层之间的相对重要性构建准则层权重矩阵，包括：
3.根据权利要求1所述的公路风吹雪预警方法，其特征在于,将当前时刻的风吹雪监测数据输入至预测模型中之前，还包括预测模型的训练：
4.根据权利要求3所述的公路风吹雪预警方法，其特征在于,利用训练集和测试集对双向长短期记忆模型进行训练和测试，得到预测模型，包括：
5.一种公路风吹雪预警装置，其特征在于，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖昕，高庶楠，黄凯阳，文洪，瞿立明，白小宝，巫锡勇，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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