基于可拓方法的舰船避碰决策研究

提出了基于可拓方法对舰船避碰进行决策的设想,并对基于可拓方法的舰船避碰决策进行了初步研究,得出了避碰决策流程图以及探讨了决策过程中所要采用的方法和工具．     

基于可拓模糊的建筑企业安全生产能力评价

结合目前存在的安全评价方法,以《施工企业安全生产评价标准》(JGJ/T77-2003)为指标准则,将可拓模糊理论引入安全评价问题中,运用关联函数和隶属度精确地划分建筑企业及各评价指标的安全等级情况,描述了基于可拓模糊模型的建筑企业安全生产能力评价的计算过程,案例研究证实模型的有效性.     

桥梁状态的区间可拓评估模型

为了较好地反映桥梁的使用状态, 解决目前桥梁状态评估中存在主观影响因素过多与评价指标权重不确定性等问题, 基于区间可拓评价理论, 采用了将专家主观权重和客观权重相结合的组合权重作为最终指标权重, 建立了桥梁状态的区间可拓评估模型, 应用区间关联函数计算待评价桥梁关于各评价等级的关联度, 根据最大隶属度原则进行桥梁状态等级评判。应用模型对某连续梁桥进行状态评估, 其最大隶属度为0.20, 表明该桥梁状态等级为Ⅲ级。可见, 该模型可有效评估桥梁状态, 评估结果客观。     

可拓学理论在锚固边坡稳定性评价中的应用

锚固边坡的稳定性受到多种因素的共同影响,将各种定性和定量因素有效结合起来对其稳定性作出准确合理的评价一直是岩土工程中研究的重要内容。通过分析影响锚固边坡稳定性的各项因素,以物元模型、可拓集合和关联函数理论为基础,可建立多指标的边坡稳定性可拓综合评价的物元模型,同时以某实际边坡工程为例加以应用,结果表明该评价方法能够准确反映边坡稳定性的实际状况,从而证明了该方法的可行性。     

可拓学理论在锚固边坡稳定性评价中的应用

锚固边坡的稳定性受到多种因素的共同影响,将各种定性和定量因素有效结合起来对其稳定性作出准确合理的评价一直是岩土工程中研究的重要内容.通过分析影响锚固边坡稳定性的各项因素,以物元模型、可拓集合和关联函数理论为基础,可建立多指标的边坡稳定性可拓综合评价的物元模型,同时以某实际边坡工程为例加以应用,结果表明该评价方法能够准确反映边坡稳定性的实际状况,从而证明了该方法的可行性.     

基于变权物元可拓模型的接触网健康状态综合评价

以接触网作为研究对象,搭建了基于变权物元可拓的接触网健康状态综合评价模型。结合物元可拓理论和接触网相关指标标准,确立接触网的状态信息经典域,建立状态参量物元矩阵。同时,通过熵权法和层次分析法的线性组合,得出主客观兼具的初始权重,再运用变权理论进行修正,使权重体现出评价对象在综合评价过程中的主动参与。最后引入贴近度函数对接触网健康等级进行评判,得出评价结果,并通过实例分析对所搭建的模型进行验证。算例结果表明了该模型用于接触网健康状态综合评价的正确性和实用性。     

物元可拓法在地铁突发事件应急能力评价中的应用

为全面客观、科学合理地评价地铁突发事件应急能力,并为政府部门制定相关政策提供参考依据,基于可拓学理论,以沈阳市地铁1号线为例,构建了可拓评价的物元模型,通过计算关联度和等级度以及建立的地铁突发事件应急能力指标体系,对沈阳市地铁1号线突发事件应急能力进行了综合评价.结果表明,评价方法可操作性强,评价模型科学合理.     

基于粗糙集理论的轨道交通枢纽换乘可拓评价

运用粗糙集理论对轨道交通枢纽换乘评价指标进行约简得到各个指标的重要性和权重,利用物元分析法建立指标性参数的评定模型,结合关联函数进行可拓分析,对轨道交通枢纽换乘进行可拓评价。以北京轨道交通的4个换乘枢纽站为例说明该方法的合理性和有效性。研究表明:基于粗糙集的轨道交通枢纽换乘的可拓评价方法,能够对轨道交通换乘系统质量进行全面正确的评价。     

高等级公路路段交通状态融合识别模型

为了给区域交通管理者提供合理、准确的交通状态信息,提出了一种全新的可用于识别高等级公路路段交通状态的方法。针对路段中检测单元上交通状态决策信息的离散、模糊和时变特征,将路段内相邻检测单元同类交通状态决策信息合并,得到有序交通状态块;基于vague集理论提出了一种新的加权距离公式,并将合并后各交通状态块在路段中的位置和长度作为权重,建立了基于交通状态块决策信息的路段综合交通状态融合识别模型。通过算例验证了该模型的有效性,为识别高等级公路路段交通状态提供了一种新途径。     

基于多源轨迹数据的城市交通状态精细划分与识别

针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足,本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法,实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理,以此为属性数据,通过迭代计算轮廓系数确定k 值完成轨迹点聚类,结合二次处理方法对类簇进行拆分和融合以划分道路交通状态;在特征级建立多源数据融合方法,实现交通状态速度值计算;以归一化后的速度值为属性数据,通过聚类将样本分为4类对应4种城市交通流状态层级.实验表明,本文方法能够实现道路交通状态精细划分,能有效地识别出道路局部位置的交通状态,进而可为城市道路交通管理提供决策支持.     

高速公路交通状态判别模型研究

为实时、有效地评价高速公路交通状态,根据道路交通参数与道路交通状态的关系,选取高速公路的平均行程速度、空间占有率评价指标,建立了基于变异系数权重的高速公路交通状态模糊评判模型。该模型利用指标分级标准数值的变异系数确定指标的权重,运用加权平均法将模型的输出结果最终化为具体的数值。实例分析说明,模型是可行且有效的,从而为高速公路交通状态的实时判别提供了理论基础。     

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针对多源交通信息具有模糊性和时变性的特点,引入直觉模糊集理论(IFS),建立多源交通信息一致性融合算法,融合传感器检测信息与人工信息对交通状态进行实时判别.为了解决IFS中非隶属度函数难以确定的问题,借鉴隶属度函数的构造方法,通过建立双隶属度函数构造直觉模糊数.并以直觉模糊数中的隶属度、非隶属度建立支持度函数,量化决策信息的一致性程度,决策信息的支持度越高集成权重越大,并且权值随决策信息的变化而动态更新.最后给出交通状态决策信息融合算法的具体步骤,并通过算例证明算法是有效的.     

基于浮动车速度波动特征的交通状态识别

为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交...     

基于粗糙集-模糊识别技术的交通流状态识别算法研究

构建了基于粗糙集约简的交通流状态模糊识别算法,利用粗糙集属性约简技术在多个交通流参数中获得反映交通流变化的表征变量及其重要度值,在此基础上采用模糊识别方法构建交通流状态识别算法,算法针对三种交通流状态的识别,包括正常状态、常发性拥堵状态、偶发性拥堵状态.利用实际城市快速路的数据,以识别率和误报率为衡量指标,将文中的算法与其他算法进行了对比研究,结果表明在同样的误报率水平下可以得到更高的识别率.     

交通态势识别及状态转换机制研究

利用驾驶员的认知拓扑生成动态交通态势图,以克服驾驶员视野盲区的缺陷,可进一步避免交通事故的发生,为交通运输系统和智能车辆系统的仿真研究和实物开发提供理论指导与技术支持.     

基于熵和耗散结构理论的道路交通状态演变机理

基于道路交通系统的组成、特点和热力学系统相似性,运用热力学中熵产生原理,分别讨论单纯的速度和密度以及交通压力和粘滞力引起的熵产生,同时将交通管理控制量化为治理负熵,作为交通系统总熵的一部分,结合耗散结构理论分析不同的总熵对应的交通状态,为道路交通系统可以及时有效的采取交通控制提供参考依据。     

基于Fuzzy-logic的城市交叉口交通状态评价研究

以往研究多从中观的角度,将路口归入路段,但都未能对交叉口交通状态作重点分析.针对该问题,将路口交通状态划分为4个等级,建立了路IJ运行状态评价指标体系及相应的模糊综合评判模型,并结合一典型交叉口实例对其运行状态进行了评价分析,从而为评估城市交通拥堵、制定相应的交通管理和控制策略提供了一种有效的定量分析方法.     

冰雪条件下路段交通拥堵状态识别模型研究

通过对冰雪条件下交通流的饱和流率、平均车头时距和平均行程车速等交通参数的调查,分析了冰雪条件对路段交通流特性的定量影响,在此基础上,采用综合分析法,选取平均行程速度和饱和度等指标,建立了冰雪条件下路段交通拥堵状态识别模型。并结合正常条件下的交通参数拥堵阈值和冰雪对交通流的定量影响,给出了确定冰雪条件下各状态指标的拥堵阈值的方法。最后利用哈尔滨市红旗大街实际调查数据对该模型进行了验证。     

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城市突发性交通拥堵的空间传播规律,是制定有针对性的交通管理、控制和诱导措施的重要依据.本研究以实测的道路交通流数据为基础,在对交通流当期事件进行识别和分析的基础上,构建当期事件SDM模型,并据此提出一种交通流当期事件拥堵空间传播分析方法.通过北京市的案例研究发现,在去除长期趋势后,交通流的当期事件SDM模型能够更准确地描述事件发生情况下交通拥堵的传播结构.案例研究表明,当路网密度为22辆/km(14:00左右),局部路段交通事件严重程度加剧所传播的空间影响达到最大.因此,在制定拥堵缓解措施时,应对路网临界密度状态进行重点监控和疏导.