模糊综合评价在高速公路运营安全评价中的应用

从道路交通安全角度出发，结合陕西境内西宝高速K271＋700～K312＋345运营现状，依据系统性、独立性、简明性和可行性等原则，制定了适合此高速公路运营的评价指标体系，同时建立了模糊综合评价模型。根据模糊综合评价原理，利用模糊综合评价模型对此高速公路运营现状进行了评价和分析，取得了良好的效果，为高速公路运营安全评价提供了可量化的科学评价依据。     

基于粗集-神经模糊系统的高速公路项目运营效益评价模型研究

基于粗集-神经模糊系统的评价模型,利用粗集理论从数据样本中获取约简的规则集作为模糊神经系统的规则,使得规则数目减少,克服了当输入维数高时,模糊神经网络模糊规则过多,结构过于庞大的缺点.同时利用免疫遗传算法对系统参数进行有控调整有效避免了参数过渡训练的问题,使得系统的结构更为精简,学习速度更快.最后用RS-NFS的评价方法对高速公路项目运营效益进行评价,取得了良好的效果.     

基于模糊聚类BP 神经网络在边坡稳定性评价中的应用研究

利用边坡样本之间存在的相似性,采用模糊聚类分析方法对边坡样本进行分类,并根据择近原则将预测样本划归为贴近度最大的聚类模式,运用该模式对预测样本的稳定系数进行BP神经网络预测。通过实例证明了该方法的可靠性和有效性。     

基于模糊层次综合分析的公路隧道运营安全评价

公路隧道运营管理阶段的安全评价是科学分析和决策的依据及公路隧道运营管理的核心.文中根据公路隧道安全评价的过程和特点,引入层次分析(AHP)和模糊综合评判方法,提出修正的AHP模糊综合评判方法,在此基础上构建公路隧道运营安全评价体系;通过专家评议确定评价指标的权值,运用模糊层次方法对公路隧道运营安全进行单因素评价和整体综合评价,并确定其安全等级.工程实践表明该方法简便、实用、准确,可为公路隧道运营管理提供理论参考.     

基于T-S模糊神经网络的改扩建高速公路运营安全危险性预测

为正确评估改扩建高速公路高边坡施工过程中的运营安全危险性,文中基于T-S模糊神经网络原理建立了运营安全危险性预测模型,同时在MATLAB软件中通过C语言编程实现了这一评价算法,并利用小平阳高边坡的改造进行实例研究,对采取不同施工和交通组织方案的情况作比较评价,根据评价结果判断危险性的大小与危险的来源。     

基于灰色层次分析法的高速公路企业运营效益风险评价研究

对高速公路企业运营效益进行风险评价,可以为企业管理者在效益决策时提供依据。在对高速公路企业运营效益风险评价方法广泛研究的基础上,针对其局限性,提出了灰色层次分析法模型。该模型在建立评价指标体系的基础上,将灰色理论和层次分析法结合起来,并对高速公路企业运营效益风险进行评价,得出评价结论。文章运用该模型对某省的高速公路企业运营效益风险进行评价,验证了此模型的正确性。结果表明,运用该模型可以对高速公路企业运营效益风险评价得更科学合理,该方法具有一定的使用价值,结论可靠,可以让管理者对风险程度有清晰的认识。     

基于BP神经网络的高速公路动态交通流预测

以高速公路交通流预测为研究对象,建立了基于BP神经网络的参数动态修复交通流预测模型。以高速公路宏观动态交通流模型为原型,利用分段辨识法分析了高速公路交通流特性。对BP神经网络层数和神经元的确定,以及转移函数的优化选择进行了深入研究,并给出了基于BP神经网络交通流预测模型的建模方法。对西宝(西安-宝鸡)高速公路交通流实时数据进行了采集、建模和仿真。通过仿真结果与实际结果比较,验证了该模型具有较高的可信度。     

基于改进GA-BP的模糊神经网络在高速公路交通量预测中的研究

科学准确预测运营期高速公路通行量能够对运营决策提供关键性支撑,同时,对高速公路路网建设规划、国民经济评价及投资效益分析也至关重要。人工神经网络算法能够映射高速公路交通量产生与变化的非线性和复杂性规律。为了提高传统BP网络高速公路交通量预测精度,提出了改进算法,通过遗传算法优化网络初始权重,引入峰值理论和模糊算法提高网络模型对较大流量的预测准确度;将优化算法应用于网络模型,建立了基于改进GA-BP的模糊神经网络高速公路交通量预测模型;模型应用于太原市绕城高速公路长风东收费站交通量预测,将预测值与实际统计值进行对比;应用结果验证了改进神经网络模型的有效性和准确性。     

基于BP神经网络的道路交通安全预测模型研究

为了研究影响道路交通安全的因素与事故之间的内在关系,选取对道路交通安全影响相对较大的10个因素作为研究对象,利用 SPSS软件对其进行相关性分析,建立 BP 神经网络模型,对道路交通安全进行预测分析;选取1997-2010年数据作为训练样本,对2011年交通事故中的事故次数、死亡人数、受伤人数及综合死亡率进行预测,经过验证,其预测精度在6%以内,满足应用要求,可为道路交通管理等相关部门制定安全预防措施提供一定依据。     

高速公路项目运营风险模糊综合预警

在构建高速公路项目运营综合预警模型的基础上,以TS高速公路项目为背景进行数据调查,对高速公路项目运营自然风险、经济风险、行为风险的各风险因素进行组合分析,对高速公路项目运营风险实行综合预警,为高速公路项目运营提供决策参考。     

基于BP神经网络的路面使用性能预测模型

建立路面使用性能预估模型是路面管理系统的关键工作.该文结合重庆市某高速公路的养护情况,以当量轴次、路龄、每年最热月的月平均最高气温、每年最冷月的极端最低气温、每年的年降雨量、养护费用作为输入节点参数,以路面的综合评价指标(PQI)作为输出节点参数,训练BP神经网络模型,并使用训练好的模型预测路面使用性能的发展情况.     

高速公路服务质量的模糊评价

进行高速公路服务质量评价对于提高高速公路的管理水平具有重要意义，本文对此进行了简单介绍，供大家参考。     

基于模糊理论和神经网络技术的公路网络综合平价方法研究

在深入研究公路网评价指标体系及其属性值量化的基础上，提出了一种基于模糊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，建立了两在公路网综合评价模型。最后，介绍了两种模型在天津市公路网络综合评价中的应用实例。     

高速公路隧道运营安全综合评价研究

为了降低高速公路隧道运营的安全事故,根据模糊综合评价理论,提出主观与客观、静态与动态相结合,以定量分析为主的全面综合考虑高速公路隧道运营安全各个影响因素的综合评价方法,采用Delphi法和AHP法建立了高速公路隧道运营安全综合评价指标体系对其安全进行评价,采用平均加权法对评价因素的各项指标进行量化处理,从而对高速公路隧道运营安全状况做出科学合理的分析和评判。最后,通过对陕西省某一高速公路隧道进行了实践验证。结果表明,该综合评价体系能较真实地反映此隧道的安全状况,证明评价方法是可行的。     

公路建设项目的模糊综合评价

公路建设投资大、相关因素多，确定方案时必须用综合评价方法进行优选。在众多相关因素中，有一些指标及因素间的关系具有模糊性，把它们简单地视为量化指标和人为地划分界线，会使方案的优化结果产生偏差。基于模糊数学理论的模糊综合评价则是实践证明了的一种较为适宜的评价方法。模糊综合评价首先要确定模糊集，找出描述模糊集的隶属函数，建立数学模型后进行模糊综合评价、这种方法操作方便，得出的结果客观、科学。当然，为提高评价结果的精度，某些环节还有需要进一步研究的内容。     

基于模糊综合评判法的滇西北公路泥石流危险性评价

文章以滇西北香格里拉～丽江高速公路沿线的5条典型公路泥石流沟为研究对象,在现场调查的基础上,在充分考虑泥石流对公路路线影响的基础上,以研究区高精度DEM为底图,基于GIS平台,运用模糊综合评判法对公路泥石流的危险性进行定量评价,分别计算出各条泥石流沟的危险度:上补洛大桥左侧泥石流沟为高度危险;园宝山隧道进口、黄草坝泥石流沟为中度危险;冲江河互通、彪水岩隧道与上长坪隧道之间泥石流沟为低度危险。评价结果与实际情况相符,该方法可以作为公路泥石流危险性评价方法进行推广应用,同时可为公路泥石流风险评估、预警预报及工程治理提供有效的参考依据。     

基于BP神经网络的高速公路安全车速预测

根据安全车速的概念与特征,提出综合运用客观数据与主观数据,进行BP神经网络安全车速预测的方法。首先确定影响安全车速的主要因素,然后通过客观分析与主观分析方法相结合的方式,获取相关因素影响下高速公路的典型安全车速,作为建立神经网络计算所需的样本与验证数据。模型的训练与验证过程表明,主客观数据相结合的神经网络方法能够较好地预测复杂因素影响下的高速公路安全车速。     

基于BP神经网络的路面使用性能评价方法研究

沥青路面使用性能评价是路网进行养护决策管理的基础,评价结果真实与否关系到整个路面管理决策的成败.由于传统的通过单项统计分析或多元线性统计回归分析建立路面使用性能综合评价指标的方法存在着不足,建立的具体回归关系式很难真实反映其内在的复杂的非线性关系,适应性受到一定的限制.而将高度复杂的非线性动力系统BP神经网络用于路面性能的综合评价具有较大的优势,文中对BP神经网络的设计、路面性能评价指标的选择进行了详细的阐述,并对基于BP神经网路的路面性能评价方法编程加以实现,给出了应用的实例.     

高速公路路面使用性能的模糊综合评价

模糊评价是现代管理的优化方法之一。文章结合表征高速公路路面使用性能的各项指标,建立了其模糊综合评价体系,并通过算例进行验证。     

模糊神经网络在沥青路面使用性能评价中的应用

讨论基于模糊神经网络的沥青路面使用性能评价系统,与传统的专家打分等方式相比,此方法不受主观等因素影响,有一定的实用价值。