基于灰色关联度的模糊层次组合交通安全评价模型

道路交通系统的非线性、随机性、动态性及不确定性的特点,决定了作为道路交通系统行为特征量的道路交通安全评价的复杂性。采用灰色关联度变权的方法确定各评价指标权重;采用模糊综合评价法将评价者定性分析的结果定量化地组合模型进行交通评价。     

基于模糊综合评价方法的中国道路交通安全评价研究

以道路交通安全常用的五个评价因素即发生事故次数、死亡人数、受伤人数、经济损失和日均死亡人数,构建了道路交通安全评价的指标体系,采用德尔菲法和层次分析法确定评价指标的权重,结合中国2000～2010年的数据对中国道路交通安全进行了模糊综合评价.     

城市道路交通安全综合评价

道路交通安全水平评价是道路交通管理全过程中的一个重要环节,能够起到以评促建的作用.进行科学评价的关键在于建立一套科学合理的评价指标体系以及采用合理的评价方法.     

道路交通安全综合评价的人工神经网络方法

为了提高评价的准确性,采用人工神经网络技术,建立了基于BP神经网络的道路交通安全综合评价模型.通过有效样本的学习,应用该模型,实现了对道路交通安全专家知识和经验的提取和存储.仿真实例验证了基于人工神经网络的道路交通安全综合评价模型的合理性和有效性.     

基于主成分和聚类分析的区域道路交通安全综合评价

对我国省级区域的道路交通安全水平进行综合评价和分类,基于道路交通事故死亡与机动化水平等社会经济因素的相关性,构建了8个评价指标,利用主成分分析法将它们综合为3个主成分变量并评价了我国2006年31个省级区域道路交通安全水平;在此基础上,采用K-均值聚类分析法将31个省级区域的道路交通安全水平分为了3类.结果表明,我国省级区域的道路交通安全水平差异明显,社会经济发达地区的道路交通安全水平高于社会经济欠发达的地区.     

道路交通噪声对城市居民影响的模糊评价

利用模糊数学理论建立了道路交通噪声对城市居民影响的评价模型,从道路交通噪声的客观实测量和噪声引起的居民主观反应两个方面进行评价.将道路交通噪声级、主观烦恼度和噪声对居民睡眠、思考、语言的干扰程度作为评价因素,从而全面反映道路交通噪声对居民的实际影响程度,并通过实例对评价模型的运用进行了说明.     

道路速度一致性评价指标模糊化评价方法

针对道路交通的安全问题,在道路线形速度一致性评价指标定量化的基础上,依据模糊数学原理,使指标的界限模糊化,采用隶属度最大化原则,构建道路线形安全模糊评价等级,将模糊安全评价运用于道路中,证明用模糊隶属度的安全等级指标进行评价能更充分的利用道路交通安全信息.     

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为了科学评价区域道路交通安全水平,为制定更符合实际的道路交通安全发展战略和管理策略提供依据,利用复相关分析建立了区域道路交通安全评价指标体系;基于数据包络分析原理,在BC2基本模型的基础上,引入偏好信息,建立了面向面板数据、只有非期望输出、权重受限的道路交通安全广义DEA评价模型,并对中国等9个国家2000—2012年的道路交通安全水平进行了评价.研究显示,2000年以来,中国道路交通安全形势逐渐转好,但距国际先进水平还有一定差距,而且改善幅度逐渐放缓,应继续加强道路交通安全工作.通过与不同方法的对比,本文所建立模型的评价结果与实际符合性更好.     

基于灰色聚类理论和人工神经网络技术的道路交通安全评价

在深入研究了道路交通安全的评价指标确定的基础上,提出了一种基于灰色聚类理论和神经网络技术的综合评价方法,并对神经网络输入、输出指标属性值的量化方法进行了讨论,建立了道路交通安全的BP神经网络评价模型.最后,介绍了该模型在各省道路交通安全评价中的应用实例.     

基于灰色关联度的道路交通安全管理设施多层模糊综合评价

分析道路交通安全管理设施在道路交通安全管理方面的作用,并结合专家意见建立多层评价指标体系,在此基础上,通过灰色关联度分析法确定多层指标体系的权重系数,应用模糊综合评价法对道路交通安全管理设施的实效性进行综合评价,并利用该模型对上海市某区的道路交通安全管理设施进行实例验证,结果表明,评价模型能够较为全面客观地反映道路交通安全管理设施的交通安全管理水平.