宏观交通安全建模研究与安全影响因素分析

由于对规划层面的交通安全研究不足,道路网络特征、区域交通特征及区域其他与交通安全的关系尚不明确,导致在交通规划阶段缺少可用的方法和工具来评价不同规划方案的安全性.依托美国佛罗里达州Orange县的数据对宏观交通安全建模进行了系统研究,基于拓扑学理论计算交通分析小区(traffic analysis zone,TAZ)路网形态结构,提取TAZ层面交通特征和其他影响因素.TAZ在空间上有远近之分,相邻的TAZ在社会经济发展、道路交通特征方面有某种程度的趋同性,距离较远的TAZ之间有某种程度的相异性.贝叶斯条件自回归模型可以分析空间相关数据,利用先进的贝叶斯空间统计模型分析TAZ层面交通安全与影响因素之间的关系.基于事故发生机理考虑,提出将主干路事故和支路事故分别建模的新思路.分析发现新的建模思路能够很好区分不同道路类型的安全影响因素;路网形态结构和安全之间有显著的关系.     

基于条件自回归模型的城市宏观安全分析

基于上海市外环以内263个交通分析小区的事故、道路、交通、土地利用数据,在交通分析小区层面建立贝叶斯负二项条件自回归模型,分析事故在交通分析小区层面的显著影响因素.结果表明,主、次干道长度的增加会显著增加交通分析小区内的事故数量;道路网密度、交叉口数量与小区事故数具有显著正相关性;随着客车产生量的增加,事故数量增加;土地利用强度高,相应的事故数量增多.     

不同区划方案对宏观交通事故建模的影响

依托美国佛罗里达州Hillsborough县历史数据,分别提取人口普查单元组、交通分析小区、人口普查区、邮政投递区等4种区划方案的事故数据、路网交通特征数据和经济-社会-人口数据;基于贝叶斯方法构建负二项条件自回归模型,从模型拟合度、模型估计参数、小区事故黑面识别等3个方面定量评价不同区划方案对宏观交通安全分析结果的影响.研究表明:宏观交通安全分析结果会随着空间单元划分方式不同而产生显著差异;小区数目越少,事故预测越为准确;对比人口普查单元组、人口普查区和邮政投递区,基于交通分析小区的模型拟合度最低;变量中等家庭收入对分区规模最不敏感,其参数估计结果具有稳健性和可靠性.     

基于交通安全的道路线形分析

道路线形设计的合理与否,对交通的安全畅通具有极其重要的影响.围绕交通安全这一理念,研究道路条件对交通安全的影响,分析平面线形、纵断面线形以及平面线形与纵断面线形的组合与交通事故的关系,从而在道路线形设计中把握交通安全,预防和减少交通事故.     

基于交通安全的道路景观分析

本文在分析我国道路景观所存在问题的基础上,从交通安全的角度对道路景观与交通标志、弯道视距、中央分隔带及驾驶员心理特征四方面展开探讨,提出了基于交通安全理念的道路景观设计建议。     

中国古诗统计建模与宏观分析

利用自然语言处理技术处理文学文本是计算语言学领域近年来的热门话题.该文结合点态互信息量与频率阈值,自动发现中国古诗词汇.基于构建的诗歌词典,利用启发式的正向最大匹配算法,对中国古诗作分词处理.采用主题模型对分词后的诗歌文本进行统计建模,并在此基础上进行了主题演变和诗人群体风格网络的探索性分析.基于全唐诗语料的实验结果表明:主题模型可以给出具有较好解释力的中国古诗统计模型,验证已有的文学史研究,并在传统的文本细读的研究范式之外,对中国诗学提供了全新视角的宏观刻画、描述与阐释.     

基于效果的火力打击作战重心分析建模研究

火力打击作战重心（COG）分析是火力打击作战计划制定中,对火力打击目标进行分析和决策的关键步骤。为解决此复杂系统决策问题,本文提出一套运用贝叶斯网络对重心分析过程建模的方法和流程,可为火力打击任务构建定性定量相结合的重心分析模型,辅助支持火力打击目标的快速分析与确定。     

考虑空间自相关的贝叶斯事故预测模型研究

依托美国佛罗里达州Hillsborough县的数据建立区域安全预测模型.将该县重新划分为200,500,700个交通安全分析小区;提取小区层面路网特征数据、出行数据和其他影响因素,考虑空间自相关特性,建立贝叶斯空间模型;分析小区层面影响因素的安全效应,评价不同分区规模对安全因素效应的影响.对比传统的泊松模型和泊松-对数正态模型,贝叶斯空间模型具有更高的数据拟合度;分区数目越多,空间因素在随机因素中的比重越高;同一种分区下,路网特征变量的安全效应具有鲁棒性;限速大于56 km的路段总长度是预测安全水平的主要指标.     

基于半定性贝叶斯网络的建模方法研究

在定性贝叶斯网络的基础上,提出一种既包含定性符号信息,又包含概率分布定量信息的半定性贝叶斯网络,用以集成多个专家的知识和经验,通过一个与专家反复交互的过程,构建出相关问题领域的稳定的贝叶斯网络模型。提出利用区间数来统一表达多个专家的定性或定量的判断意见,给出了在半定性贝叶斯网络中进行概率推理的区间数传播算法,并通过算例验证其有效性。     

基于模糊本体的智能交通系统知识建模

为有效处理交通知识建模中的模糊与不确定现象,提出包括领域本体与顶层本体的模糊本体模型.在领域本体中引进模糊概念属性值,并将普通的概念关系扩展为模糊关系与直觉模糊关系.顶层本体基于模糊语言变量的形式化表示,考虑了模糊概念间的实质性语义关系:集合关系、序关系与等价关系.以交通事故分析与预测系统为例,建立交通知识本体模型与基于语义的信息检索系统.该模型可有效进行智能交通系统的知识建模,有利于语义Web环境下智能交通的信息管理与知识管理.     

船舶航行规范化安全评估技术与相对风险评估模型

在总结和分析规范化安全评估在船舶航行安全工作中应用的基础上,提出了基于隶属度函数的相对风险评估模型,并将该模型具体应用到上海港引航作业的安全评估工作中,结果表明该模型有利于解决航运单位对于船舶航行情况的风险评估问题。     

基于有限元建模技术确定注水井安全注入压力

针对气田水回注过程中,注入压力过高容易诱发套管损坏、水泥环破裂、注入水窜漏等安全、环保问题,开展了气田水回注安全注入压力计算方法研究。通过对注水过程中套管、井壁水泥环和地层受力分析,结合岩石力学实验获得的弹性模量、泊松比、抗压强度等力学参数,利用有限元法,建立考虑流固耦合的注水井有限元模型,模拟注水条件下套管、水泥环与地层的应力分布,综合确定注水井理论安全注入压力;该方法在四川盆地川中地区气田水回注井生产管理中得到了应用,可以为回注井规划部署提供重要依据。     

基于免疫遗传算法的物流运输求解

本文结合免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法,提出免疫遗传算法,防止算法未成熟收敛,保证种群的多样性,防止陷入局部寻优的情况.通过对一个运输实例的求解,证实算法达到了预期的效果.     

基于单片机的智能公交系统设计

为了提高公交系统运行的智能化、信息化水平,在分析智能公交系统应具有功能的基础上,设计了采用无线跳频通信的公交系统,主要包括公交系统和站台系统,并提出了硬件和软件实现系统。研究结果表明:该系统采用无线通信技术传输站台信息,能完成自动化公交车语音报站和公交车站台预报车号,并对公交车实行智能调度;该系统实现了准确掌握车辆实时运行情况,乘客能及时了解车辆到站情况,提高了公交管理、调度的智能化和信息化水平。     

基于语料库的语言建模

语料库语言学的发展的核心问题是语言模型的建立问题。常用的语言模型可以概括为三类：（１）ｎ元模型（及隐马尔可夫模型）；（２）基于分布理论的模型；（３）基于规则的模型。基于语料库的建模过程就是对语言模型的参数进行求解的过程，也可以认为是一个机器学习的过程。它可分为两大类别：（１）有指导学习；（２）无指导学习。本文着重论述了近年发展的热点——无指导学习的各种技术和影响参数可信度的数据稀疏问题及其解决办法。     

在智能交通系统下的数据加密技术研究

数据安全与否直接关系到智能交通系统能否正常运行,我们需要一种强有力的安全措施来保护智能交通系统的机密数据不被窃取或篡改.因此本文通过研究数据加密技术在“智能交通系统”中的应用,并应用多步加密算法确保智能交通系统数据安全,保证其稳定可靠的运行.     

具有运输次序的运输问题研究

研究了一类新的运输问题--具有运输次序的运输问题,建立了这类运输问题的网络流模型,证明了该模型的有效性,根据解最小费用流问题的思路设计出求解该模型的实用算法,同时通过定义修正权将负权转化为非负权,从而可以用Dijkstra算法找最短路,使算法得到改进.     

基于遗传算法的联合运输路径优化

联合运输是在能源危机、交通拥堵及环境污染约束下的一种理想运输模式。随着国际贸易的飞速发展,联合运输成为了一个热点问题。而联合运输的运输路径优化问题又是联合运输中的重点和难点之一。将综合运输的运输路径优化问题转化成为一个最短路径问题,以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型,并应用交叉、变异概率的自适应机制等实现技术设计了一个遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证,结果表明该算法具有良好的性能。     

基于行程时间可靠性的随机交通网络均衡模型

考虑现实条件下交通网络的不确定性状态,提出了从确定型网络到不确定型网络状态下出行者路径选择行为的改变,及基于行程时间可靠性的路径选择模型。并将可靠行程时间的路径选择行为纳入到随机交通网络平衡分配模型中,证明了模型的等价性和唯一性。在一个小型测试网络上对模型分配结果进行了测试,测试结果与经验相吻合,表明模型具有较好的现实可行性。