基于权的最小平方法的山区道路交通安全度模糊综合评价

针对山区道路交通特点,综合考虑影响山区道路交通安全度的人、车、路、环境等主要因素,运用层析分析法构建道路交通安全度评价指标体系,基于权的最小平方法建立模糊综合评价模型,并利用加权平均原则对其进行综合评价.以云南省罗富路"者桑"段为例,结果表明该模型可以有效的反映道路的安全状况,且权的最小平方法可以实现道路交通安全度主要影响因素权重系数的精确分配,合理反映各评价指标的重要性,为提高道路的交通安全性奠定基础.     

基于灰色关联及模糊综合评价法的道路交通安全风险评价

针对我国道路交通安全风险评价问题,从交通事故发生率、交通事故严重程度和交通事故发生趋势三个方面,筛选出反映交通安全综合风险的9项指标.引入灰色关联分析法确定指标权重,运用模糊综合评价法定量计算风险值,并将方法应用于我国其中的31个省市2013年道路交通安全综合风险评价研究.结果表明:我国道路交通安全风险平均值为55.1679.西北地区和东南地区的9个省市属于高风险等级,中风险区域广泛分布于中部、东北和西南地区;低风险区域为吉林省、内蒙古自治区、贵州省和北京市.     

基于模糊层次综合评价法的新疆社会安全危机预警模型的建构

新疆社会安全危机评价是一个多因素综合评价问题.针对新疆社会安全因素进行了分析并构建了层次结构体系.由于社会安全风险评价受指标体系设计难量化问题制约,由此采取模糊层次综合评价法建模并对新疆社会安全危机进行了评价.其操作方法包括建立指标体系、构建危机预警评价模型、求解评价结果三个步骤.     

多因子分层模糊评价法的算法设计探讨——模糊综合评价方法在旅游资源评价中的应用

以模糊分析技术为平台,综合模糊分析、因子分析和层次分析的基本思想,建立了多因素、分层次的资源综合评价模型.试图通过构建旅游资源评价指标体系,将旅游资源评价模糊因素数量化,建立起旅游资源评价的模糊综合评价模型,并在旅游资源价值评价领域加以运用.     

基于模糊综合评价方法的机场油库安全度评估研究

将模糊综合评价方法应用于机场油库安全度评价,设计了四级评价因素集,结合机场油库实际,给出了安全度模糊综合评价的数学模型和计算方法.通过对某机场油库实例计算表明,评价结果与实际一致.该方法为机场油库安全管理提供了科学依据.     

一种基于模糊推理的因素权重确定方法

在模糊综合评价中,如何确定因素的权重是非常重要的,也是非常困难的,它直接关系到评价结果的合理性与真实性.利用模糊推理技术,提出了一种基于模糊推理的因素权重确定方法,其利用人们处理复杂问题的逻辑思维方式,建立评价空间和单位评价空间的映射,得到模糊关系方程并用于确定因素的权重.实验结果表明,利用该模型得到的权重能反映各因素的重要性,用其对待评对象进行模糊综合,其结果也是合理的.     

考虑信息熵模型的道路交通安全态势模型

分析道路交通事故统计中的交通事故数、死亡人数和受伤人数,并且将这三种统计数据和某地区的机动车辆数和机动车驾驶人数相结合,分别得到万车交通事故数和万人死亡人数和万人受伤人数,建立信息熵模型(information entropy model)对以上数据进行分析研究,从而得出评价交通安全程度的指标.这种方法突破了以往仅停留在万车死亡人数的指标上,且以往的研究方法还需采用专家评价法或德尔菲等定性评价方法,此评价方法对道路交通安全的分析更客观.最后以北京和天津近三年的交通事故统计数据为案例进行分析,研究结果表明:2012年至2014年间北京道路交通安全评价指标主要以交通事故起数认定所在年的道路交通安全状况,天津道路交通安全评价指标主以交通事故造成的受伤人数认定所在年的道路交通安全状况,且北京三个指标的G_i均高于天津,因此北京交通安全水平要低于天津.     

基于贝叶斯网络的船舶靠港装卸作业溢油风险评价

通过对港口船舶靠港装卸作业溢油相关统计资料和文献的分析,识别船舶靠港装卸作业溢油风险的影响因素,并根据各因素的因果关系构建船舶靠港装卸作业溢油风险贝叶斯网络拓扑结构,确定各节点的取值范围;综合运用贝叶斯条件概率模型及三角模糊数处理方法,获得各节点变量的条件概率;在此基础上利用GeNIe软件进行概率推理和风险因素灵敏度分析;最后,以我国沿海四个港口为例进行了实际评价.研究结果表明运用贝叶斯网络模型评价船舶靠港装卸作业溢油风险问题是合理和有效的,不仅可为港口和船舶安全管理等制度的制定提供理论依据,也验证了应用贝叶斯网络评价船舶靠港装卸作业溢油风险的方法是一种科学有效的方法.     

模糊层次评价在高职学生职业能力评价中的应用

职业能力可根据系统组成原理划分成职业特定技能、行业通用技能和核心技能三个层次.运用层次分析法建立层次结构模型,构建比较矩阵,计算出因素权重并做一致性检验.运用模糊评价方法确定影响因素的模糊判断矩阵,就可逆向确定各层次组成因素的得分,为高职学生职业能力层次和影响因素的判断提供了依据.对职业能力按层次进行模糊评价分析,为高职学生职业能力评价提供了新的方法.     

基于数据包络分析的模糊综合评价方法

提出基于数据包络分析的模糊综合评价方法.在该方法中,对于综合评价体系中的量化指标,采用数据包络分析方法得到各评价单元的相对效率,再对相对效率进行模糊化计算,并与非量化指标一起进行模糊综合评价.利用数据包络分析的优化结果代替模糊评价中的专家评分,使模糊综合评价更具客观说服力,为一类既有客观数据,又有主观因素的复杂系统的综合评价提供新的研究思路.最后,采用该方法对出入境检验检疫系统的8个实验室进行综合评价.     

大数据背景下基于5S的城市交通拥堵评价模型研究

近几年来,城市交通拥堵问题日益突出,极大制约了城市发展。在大数据背景下,为了准确掌握交通实时拥堵状况,改善城市交通,便利市民出行,本文深入挖掘城市交通拥堵的影响因素,构建了基于交通5S要素的城市拥堵理论模型,运用径向基函数神经网络方法工具,以上海静安寺、上海站、陆家嘴周围三大拥堵路段的交通数据集为例,验证了该模型的有效性。实验结果表明,由该模型获得的城市交通拥堵预测值与上海实际交通路况具有较好的拟合效果,表明交通5S模型与方法能够准确有效地评价城市交通拥堵。     

基于多维模糊关联规则的道路交通阻断分析方法

交通阻断成因复杂,与气象环境、道路线形、车辆状态以及交通环境等多因素相关。由于缺乏对造成交通阻断相关因素间潜在关联的研究,交通阻断管控一直是公路管理,特别是高速公路管理的难点。本文提出了一种基于多维模糊关联规则的道路交通阻断分析方法,发掘交通阻断的潜在规律和各因素间的关联关系。首先在国家现有相关划分体系和大量交通阻断(事件)案例的基础上,根据道路管理实际需求,建立了交通阻断多维属性模型,然后利用基于FCM的模糊关联规则,挖掘阻断因素的多维属性的依存关系,得到面向道路交通阻断分析的多维模糊关联规则。通过研究成果的实践应用,证明关联规则可以为道路交通阻断预防和管理提供有效支持,在道路交通阻断分析领域有着良好的应用前景。     

基于面板数据的公路交通事故实证研究

本文采用面板数据的固定效应回归模型,对交通事故死亡率与迅猛增长的交通需求和相对滞后的公路及相关的基础设施之间的矛盾之间的关系进行定量分析,研究结果很好地印证了我国交通安全的现实状况.     

城市主干道交通信号灯模糊线控制的探讨

本文首先提出城市交通系统线控制的两级递阶结构：第一级，用模糊逻辑控制器确定单路口交通信号灯的周期和绿信比；第二级，用模糊相位控制器确定相邻两路口的相位差；两级间用模糊转换开关协调；然后，提出具体的实现方法。     

基于BP神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是交通研究的一个重要课题.以我国交通安全状况为研究对象,依据我国道路交通事故的特点,利用神经网络具有自学习、自组织、自适应能力特性,运用神经网络的方法及我国多个年度道路交通事故统计数据,建立了道路交通事故神经网络宏观预测模型,预测精度符合道路交通事故预测的要求.     

北京市道路交通事故灰色预测模型的构建与应用

利用灰色预测理论,根据北京市1999～2006年道路交通事故的统计资料,建立了北京市道路交通事故发生次数的灰色GM(1,1)预测模型,并根据实际数据的特点,对所建立的模型进行了改进.经证实,改进后的GM(1,1)模型预测精度高,预测结果与实际相符.GM(1,1)模型的预测结果可为北京市道路交通管理部门制定预防交通事故的措施提供重要的数据支持和理论依据,这对加强北京市的道路交通管理、改善北京市的道路交通安全状况将具有一定的现实意义.     

北京市道路交通事故致死率的分析与预测

根据北京市道路交通事故的统计资料,以交通事故致死率为指标,对北京市目前道路交通安全情况进行评价.并基于灰色预测理论,建立北京市道路交通事故死亡人数的灰色GM(1,1)预测模型.预测结果显示,北京市未来几年道路交通事故死亡人数虽处于下降趋势,但死亡人数仍在千人左右,平均每起事故死亡人数仍处于上升趋势,道路交通事故致死率仍然偏高.道路交通管理部门应加大惩治道路交通违法行为力度,以控制道路交通事故的严重后果.     

基于Elmeri指标体系的煤矿作业区安全风险模糊综合评价

2016年起我国推行煤矿安全风险分级管控与隐患排查治理双重预防机制,各煤矿积极探索自主管理之路,如何将作业区域的风险辨识与总体评价有机结合,建立综合评价模型是值得探讨的课题.本文给出一种便捷的安全风险模糊评价模型首先基于Elmeri指标体系构建了安全的行为、健康危险源、事故危险源、重大事故控制和应急准备5个一级指标和15个二级指标,在作业区进行现场观察,计算出安全指数作为风险管控的依据,采用层次分析法确定指标权重采用梯形分布确定隶属度函数,在总体评价中确定了好、较好、一般、差四个模糊评价等级,根据M(.,+)模型和最大隶属度原则确定作业区域安全风险等级,并在煤矿进行现场应用,该模型方法简单,将定量的风险辨识数据与综合评价有机结合起来,评价结果与实际相符,值得在国内外推广.     

基于深度学习LSTM对交通流状态的预测

当今道路交通状态对城市管理和人们出行愈加重要,影响着人类生活的方方面面.以深圳交通为研究对象,由基础车辆数据和道路坐标构建了路网系统,从车辆速度和密度两个方面导出了交通流状态评价指数TSI.利用深度学习长短期记忆神经网络(LSTM)对车辆速度和密度两个指标进行预测,并通过对比极限学习机(ELM),时间序列(ARMA)和BP神经网络,进行仿真实验,结果表明相对于传统预测模型,所采用的LSTM网络具有更优的预测精确度和对远期预测的稳定性.最后利用预测结果计算出更能直观反映出道路交通拥堵情况的TSI指数,为人们提供了准确的交通状态预测.