Multi-Horizon, Multi-Depth Forecasting of Pavement Temperature in a Continental Climate: Machine Learning Methods Benchmarked Against a Persistence Baseline
Deze studie toont aan dat hoewel een naïeve persistentie-baseline zes machine learning-algoritmen overtreft voor kortetermijnvoorspellingen van wegdektemperatuur op alle dieptes in een continentaal klimaat, machine learning-methoden beperkte maar reële waarde bieden op langere tijdshorizonten en grotere diepten waar thermische traagheid de hoogfrequente variabiliteit dempt.