建筑安全投入的GWO-SVR模型构建与实证分析

为解决建筑施工企业普遍存在的安全投入指标优化效果不佳、决策过程不确定的问题,提出一种基于灰狼算法与支持向量机(GWO-SVR)的安全投入结构优化模型。基于事故经济损失评估理论确定事故经济损失,并将安全投入划分为安全防护、安全技术、安全教育、应急处置、日常安全管理5项投入,应用改进的支持向量机(SVR)对事故经济损失与安全投入进行非线性回归并得到回归方程。以事故经济损失最低为目标,采用经灰狼算法(GWO)优化的SVR进行迭代寻优,得到最佳的安全投入配置。结果表明：基于GWO改进的建筑安全投入SVR模型,能给出更趋合理的安全投入指标分配,企业的事故经济损失较模型使用前降低了13.79%。该模型可为建筑施工企业制定安全投入方案及提升安全决策效率提供技术参考。     

城市道路系统评估体系研究

城市道路系统评估是道路和相关交通规划的前置环节。通过分析城市道路与城市发展的关系、城市道路自身的技术、运行特性,从协调性、适应性、技术性能和运行性能4 个方面构建评估体系,并对后三者引入路网负荷度、路网密度、路网饱和度等指标进行定量评估。通过评估长沙市金霞经济开发区的路网进行实证分析,验证了该评估体系具备完整性和可参考价值。     

基于CRITIC-TOPSIS法的城市交通拥堵演变趋向指数研究

为更加全面地评价城市道路交通拥堵,重新界定交通拥堵内涵,阐述交通拥堵状态与交通拥堵趋势之间的逻辑关系,提出交通拥堵演变趋向指数(ETI)概念.运用聚类分析法构建并筛选拥堵趋势评估指标——行程时间比变化率、饱和度变化率、拥堵里程比变化率及拥堵持续时间变化率,基于CRITIC法和TOPSIS法构建交通拥堵演变趋向指数模型,对城市主干路交通拥堵趋势进行评价,并将此方法应用于哈尔滨市三条主干路中进行交通趋势评价.该指数模型的建立可为城市道路交通拥堵提供更加完善的评价模型,也可为居民出行、提高交通管理水平提供参考.     

城市死亡交通事故形态影响因素分析

为研究城市道路环境下各因素对不同死亡交通事故形态的影响,以深圳市死亡交通事故数据为研究对象,将事故形态作为因变量,并划分为车辆间、车辆与行人、单车事故三类,选取驾驶员、车辆、道路、环境和时间特征为潜在影响事故形态的自变量.在多项Logit模型的基础上,创新性地引入能够反映数据异质性的混合Logit模型,并引用弹性分析定量讨论各自变量对事故形态概率的影响.结果表明:驾驶员年龄、车辆类型、道路有无隔离、路面是否干燥、是否道路交叉口、道路线形、照明条件、能见度、事故发生时间都会对死亡交通事故形态有显著影响,其中,能见度200 m以上为服从正态分布的随机参数,表明由于未观测到异质性的影响,该参数对事故形态的影响在事故个体间存在显著差异.     

基于地理视角的交通事故多发点鉴别分析模型

为了对交通事故多发情况进行全面评价并建立预警机制,考虑城市道路交通系统的地理视角特点,综合交通事故多发点鉴别分析方法,研究了事故多发点分析模型。首先明确被分析道路交通系统的内涵和层次结构,针对交通系统的点、线、面不同层次确立基本评价指标体系,集成常规统计法、矩阵分析法和改进的质量控制法等构建事故多发点鉴别分析模型,并研究了参数的选取及分析结果的输出形式,最后对某地9条道路的事故多发情况进行了分析。分析结果表明:道路4为事故多发道路,道路3具有最高的事故次数和当量事故次数,道路5具有最高的事故率,经综合评价,确定事故多发道路为道路3、4、5,因此,该模型可以对道路交通事故多发点进行多层面鉴别分析。     

基于PC-Crash的高速道路追尾事故参数敏感性分析

追尾是高速道路交通事故的主要形态之一。运用PC-Crash软件建立了小型车相互之间的基础碰撞模型;以位移和形变为评价指标,用单因素参数敏感性分析法,对比评估了软件内置的、第一类相对重要的21个参数对追尾事故的影响程度,筛选得到敏感性系数较大的10个参数;以碰撞速度V为评价指标,用正交试验法对10个参数进行参数敏感性分析,得到的敏感度(即追尾事故影响程度)排序:反应时间t初速度v_0减速度a碰撞面角度θ碰撞点位置p质心坐标y质心到前轴的距离s_v车重w质心坐标x附着系数μ。结果表明:用PC-Crash仿真得到的前3名最敏感参数为t、v_0和a,该结论与交通流的跟驰理论得到的结果是一致的。研究结论可为追尾预警算法及模型参数选取提供参考。     

总需求固定时出行网络结构的优化

考虑到出行网络结构优化是缓解城市道路交通拥堵的有效措施,构建了提高出行网络和道路网络匹配程度的出行网络优化算法．针对城市道路交通双层网络特性,提出了双层网络的匹配程度指标．考虑匹配程度指标,构建了基于边删除法的出行网络优化算法．分析结果表明：本算法能优化出行网络结构、有效缓解城市道路的交通拥堵．     

基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别

为及时判别城市道路交通状态,考虑城市道路交通特征的差异性和交通流的波动特性,对状态指标的合理性进行分析;将交通状态划分为畅通、缓行、拥堵、阻塞4类,提出一种基于模糊C均值聚类（FC M ）判别城市道路交通状态的算法。选取车速、流量、占有率作为交通状态判断指标,根据不同指标设计3种方案,用MATLAB模糊逻辑工具箱分析出仿真数据的聚类中心,对不同指标组合下的各样本交通状态进行判断,验证算法判别的可行性。结果表明,以速度、流量、占有率为参数的FCM算法能较好地判别城市道路交通状态,精度较高。     

K近邻短时交通流预测模型

为了准确预测道路短时交通流,构建了基于K近邻算法的短时交通流预测模型。分析了K近邻算法的时间和空间参数,提出4种状态向量组合的K近邻模型:时间维度模型、上游路段-时间维度模型、下游路段-时间维度模型与时空参数模型。以贵州省贵阳市出租车的GPS数据对几种K近邻模型进行了检验。分析结果表明:带有时空参数的K近邻模型具有更高的预测精度,其预测误差最小,平均为7.26%。基于指数权重的距离度量方式能更精确的选择近邻,其预测误差最小,平均为5.57%。与神经网络和历史平均模型相比,带有指数权重的K近邻模型具有更好的预测精度,平均预测误差仅为9.43%。可见,带有时空参数与指数权重的K近邻模型可作为道路短时交通流预测的有效手段。     

基于模糊神经网络的交通事故微观预测方法研究

道路交通事故微观预测包括对路段和交叉口事故指标的预测．本文总结现有预测方法的优劣性,探讨现有预测方法的改善方向,提出了基于模糊神经网络的交通事故微观预测方法,分析了网络结构和学习算法。以石河子市交通事故调查数据进行实例分析,选择路段事故影响因素作为输入变量,通过Matlab编程实现模糊神经网络的算法,并与负二项回归模型...     

基于PSO-SVR的隧道光面爆破效果预测评价模型

为了实现良好的光面爆破效果,保证巷道施工的安全性,提出一种基于粒子群算法(PSO)的SVR光面爆破效果预测模型。选取了炮眼密集系数、最小抵抗线、装药量、炮孔深度、岩石单轴抗压强度、泊松比作为光面爆破的影响因子,炮孔利用率、超挖量、半孔率为光面爆破效果的评价指标,运用SVR原理建立预测模型,5折交叉验证法评价模型推广能力、粒子群算法优化模型参数。利用该预测模型,对某公路隧道掘进前24组光面爆破实测数据进行训练,后4组光面爆破实测数据进行模拟预测,分析结果表明,其3个指标的平均相对误差为1.1275%、1.8525%、0.9275%明显小于神经网络模型预测的1.5625%、6.0425%、4.6300%,同时其模型稳定性和泛化性优于投影寻踪预测模型。基于粒子群SVR算法预测模型的高精确度、强稳定性,为光面爆破效果预测提供了一种科学、实际的方法。     

城市道路交通运行指数的对比和思考

中国主要城市通过道路交通运行指数及时评价当前道路运行情况,并在交通管理、公众出行服务等方面发挥了重要作用。首先,总结交通拥堵和道路交通运行指数的内涵,梳理主要城市道路交通运行指数的差异。其次,从基础数据采集不全面、指标评价分析不系统等方面分析交通运行指数评估的不足。最后,从完善交通评估模型、建立交通运行指数预测模型和发布机制、新技术应用促进数据采集更全面和指数评估更科学、系统构建交通运行综合指数等方面提出对策,为今后道路交通运行评估提供启示。     

山区高速公路路侧风险等级评价方法研究

阐述了开展山区高速公路路侧事故安全评价研究对减少交通事故的重要意义。引入路侧事故风险指标做为中间变量,间接展示道路、交通、环境等条件与路侧事故风险的关系。随后基于模糊数学中的隶属函数构建了可定量评价山区高速公路路侧事故风险等级大小的方法。最后应用此方法对贵州省内4条山区高速公路路侧风险等级进行评价,验证了该方法的合理有效性。     

基于GIS空间聚类的事故多发路段鉴别分析系统

城市道路交通事故黑点及事故多发路段是城市交通管理中的顽疾所在,但如何在现有数据基础上精准识别和定位事故多发路段尚无统一定论。以深圳市为例,基于2014—2016年交通事故数据,利用空间模糊度搜索调用数字地图API来确定事故点位,并基于累计频率分析法对道路进行事故黑点分析,最后利用GIS线性参考技术对事故点位进行精确定位。结合GIS平台进行系统封装和二次开发,构建一套基于GIS空间聚类的城市道路交通事故多发路段鉴别分析系统。应用实例显示,系统可实现城市道路交通事故多发路段的精准定位及分析等多项功能。     

城市道路运营后的安全评价

为减少城市道路交通事故的发生，采用道路安全当量事故指标层次分析法对运营或整改后的城市道路各项事故指标进行安全评价，得到每条道路危险度表，为城市道路交通安全管理决策提供科学依据，确保城市道路交通系统安全功能的充分发挥。     

降雨对城市道路行程速度的影响

以北京市实时天气数据和基于浮动车的城市道路行程速度、交通运行指数数据为基础,对比分析降雨天气和正常天气的行程速度、指数、降雨量等数据指标.然后从降雨强度、时间段、拥堵等级等角度展开对城市道路运行参数的分析,建立降雨天气速度预测修正模型,并进行模型验证.研究得出,在夜间降雨强度达到中雨及以上时,快速路、主干路、次支路的速度下降百分比分别为：8.8%、4.8%、5.9%,分别得出高峰和平峰时降雨强度与行程速度下降之间的关系;得出在全路网不同拥堵等级下降雨强度与行程速度下降之间的关系.最后对速度预测模型进行实测验证.结果表明,该模型可以对降雨天气条件下的行程速度进行有效预测,预测的平均误差在5%以内.     

城市道路立交部次生环境影响可变模糊集组合评价体系研究

建立基于熵权计算模型与可变模糊集模型的城市道路立交部次生环境影响组合评价体系,该体系首先考虑立交部对区域内社会、经济、自然环境三方面的继发性影响,构建城市道路立交部次生环境影响评价指标体系,然后应用熵权计算模型计算指标权重,应用可变模糊集模型的4个参数模型对立交部次生环境影响状况作组合评价,并将该评价体系应用于实例。结果表明：将熵权计算模型与可变模糊集模型应用于城市道路立交部次生环境影响组合评价,不仅能保证指标权重具有较好的客观性,而且评价结果是一个线性参数模型与三个非线性参数模型的评价均值,因此具有较好的稳定性与可靠度,为本领域的研究提供了一种较为理想的手段。     

学区尺度下小学生通学事故风险评估及影响因素

为评估学区尺度下小学生通学事故风险并获取其影响因素,融合交通事故数据、道路运行数据和学区划分数据,构建学区尺度下通学事故风险评估方法,并运用随机森林模型分析其影响因素.以小学生在学区内部小学通学为原则,构建基于交通事故数据和道路长度的道路暴露度模型评估小学生通学事故风险.以深圳市中心城区为例进行验证.结果表明:深圳市中...     

基于IAGSO 算法的VISSIM 模型校正研究与实现

微观交通仿真能够再现城市道路交通状况,其关键步骤是建立仿真模型.为使 模型最大程度地反映实际道路运行状况,需要对所建立的模型进行校正.首先本文设计了 改进的自适应步长的人工萤火虫算法（IAGSO）和以排队长度为指标的目标函数.然后,设 计了基于IAGSO 算法的VISSIM 模型参数校正的方法.最后,设计和实现了基于B/S 结构 的交叉口仿真分析系统,应用VISSIM 对北京市某交叉口建模,利用系统对此模型进行参 数校正,比较模型校正前、校正后和现场调查的四个进口方向的排队长度.通过比较结果 验证了基于IAGSO 算法的VISSIM 模型参数校正的有效性.     

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以北京市实时天气数据和基于浮动车的城市道路行程速度、交通运行指数数据为基础,对比分析降雨天气和正常天气的行程速度、指数、降雨量等数据指标.然后从降雨强度、时间段、拥堵等级等角度展开对城市道路运行参数的分析,建立降雨天气速度预测修正模型,并进行模型验证.研究得出,在夜间降雨强度达到中雨及以上时,快速路、主干路、次支路的速度下降百分比分别为：8.8%、4.8%、5.9%,分别得出高峰和平峰时降雨强度与行程速度下降之间的关系;得出在全路网不同拥堵等级下降雨强度与行程速度下降之间的关系.最后对速度预测模型进行实测验证.结果表明,该模型可以对降雨天气条件下的行程速度进行有效预测,预测的平均误差在5%以内.