交通事件下路段通行能力多层模糊估计方法

交通事件常导致道路网络区域性拥堵。研究交通事件下路段通行能力估计方法，有助于精准施策，缓解交通拥堵，提高道路服务水平。针对交通事件下路段通行能力影响因素复杂、样本数据量少等问题，本文提出基于多层模糊的通行能力估计方法。首先，宏观分析路段通行能力影响因素间关联性，基于模糊逻辑，构建通行能力估计模糊子系统，并将各类交通事件影响量化为多项特征值。其次，研究以交通事件影响量化特征值为输入，构建路段通行能力多层模糊估计方法，输出路段通行能力折减率。最后，通过实际案例验证模型的有效性，对比分析交通事件下路段通行能力实测值、经典通行能力计算方法与本文方法。结果表明：本文方法适用于多种交通事件场景，通行能力估计总平均误差为5.43%，相较HCM折减车道法估计精度显著提高。在交通事件动态检测数据支撑下，研究成果可在线估计交通事件影响下的路段通行能力，可为交通管理部门实现非常态下的智能管理与控制提供支持。     

基于浮动车的高速公路交通事件自动判别方法研究

交通事件判别是高速公路事件管理系统的重要组成部分，提高事件判别算法性能可以显著改善事件管理系统的运行效果．文中阐述了国内外交通事件自动判别方法的研究现状，分析了以往基于固定式检测器的事件判别算法之不足，如检测速度较慢、低流量情况下检测效果较差、可移植性不强等．根据交通事件会显著影响车辆运行速度这一特点，提出了一种基于浮动车数据的交通事件自动判别算法．仿真结果表明，算法具有较高的事件判别率（92．5％）、较低的误判率（1．2％）和较短的事件判别时间（1．6min）．     

全概率公式、贝叶斯公式的推广及其应用

本文在事件组A1，A2，…An互不相容且∑j=1^n=Aj=Ω；事件组B1,B2，…，Bm中的Bi(i＝1，2，…，m)只能与事件A1，A2，…，Aa之一同时发生的条件下，得出事件Bi(i＝1，2，…，m)发生的概率的矩阵表达式一全概率公式的矩阵表示。另外还给出了在事件Bi(i＝1，2，…，m)发生的条件下事件A1,A2，…An分别发生的概率的矩阵表达式一贝叶斯公式的矩阵表示。     

高速公路紧急事件管理系统的开发

本文简述了事件管理系统在各国的发展情况，详细阐明了事件管理系统的组成和系统能够实现的目标。根据目前我国不同地区高速公路发展的不同情况，本文介绍了由交通部公路科学研究所ITS中心开发的高速公路事件管理系统，此系统已用于首都高速公路发展有限公司，它不需要增加额外的设备费用，但却能减少1／3的事件反应时间。     

高速公路隧道事件检测与管控策略研究

为了保障高速公路隧道的安全运营以及提高其通行效率， 针对高速公路隧道进行事件检测以及制定合理的管控策略是很有必要的。 首先从驾驶员、 车辆、 道路、 环境四个方面分析了对高速公路隧道发生交通事件产生的影响。 其次， 依托工程实例， 对大巴山隧道事件检测方法进行分析， 结合事件类型， 制定合理的入口管控策略。     

基于V-支持向量分类机的交通事件检测方法研究

基于支持向量机在解决分类问题的优势，本文提出基于V-支持向量分类机的交通事件检测方法。首先把交通事件是否发生看成是一个特殊的分类问题，选取V-支持向量分类机和核函数，根据以往的交通事件是否发生的检测数据，即分别在发生交通事件和不发生交通事件两种情况下的上下游车道占有率，计算出其当前时段的上下游车道占有率的绝对差、相对差，以及下游前两时段与当前时段车道占有率的相对差，以此作为V-支持向量分类机的输入，对其进行训练，然后输入现阶段检测到的相应车道占有率统计结果，利用训练完成的V-支持向量分类机来判别是否发生交通事件。最后，本文以微观交通模拟的数据验证模型的效果。     

浅析道路交通事件应急体系建设

建立交通事件应急体系，对减少交通事件对社会的影响，提高社会效率，保障交通安全是极其有利的。     

旅客伤亡事件的种类及责任探讨

旅客伤亡事件，简称客伤事件，是公交运输中最常见的一类事件，也是令运输部门最头疼的一类纠纷。它主要是指旅客在与客运公司存在客运合同法律关系后，在运输过程中，由于某些主客观原因，致使旅客人身遭受伤亡而引发的纠纷。     

交警“暗中执法”应该肯定和加强

近日，随着北京“杜保良105次违法事件”的见诸报端，交警执法较普遍采用的非现场执法方式引起了社会广泛的关注，特别是被非现场执法方式处罚过的驾驶人，对此更是口诛笔伐，一些学和法律界人士也对非现场执法的方式提出了质疑，并以“暗中执法”来称谓。也有人将“暗中执法”与“以罚代管”混同起来，拿“杜宝良事件”与当年的孙志刚事件相比，期盼着杜宝良事件也能使“暗中执法”寿终正寝。     

交通事故群体性事件原因分析及对策初探

交通事故作为明社会的一大公害，其危害性已渐渐引起人们的警惕和重视，惨不忍睹的交通事故在带给人们悲伤和痛苦的同时，也给社会增加了许多不安全和不稳定的因素，当前因交通事故问题引发群体性事件时有发生，且呈逐渐增多的趋势。为积极探索新形势下有效预防和依法妥善处置群体性事件的途径和办法，本作通过采取问卷调查、开座谈会、走访相关人员、查阅档案资料等方式，针对泉州市近三年来交通事故群体性事件发生的表现形式、特点与隐患及其成因，深入调查研究并进行认真分析，从而提出今后的防范措施与对策，以有效预防交通事故群体性事件的发生，或将群体性事件化解在萌芽状态、初始阶段。     

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在对概率神经网络(PNN)的分类机理、输入向量选取和网络设置分析的基础上，建立了用于识别两类事件模式(无事件模式和有事件模式)的事件检测PNN模型。采用高速公路路段Ⅰ-880实地线圈数据集和事件数据集验证模型，通过比较PNN模型与多层前向神经网络(MLF)模型的结果，发现无论对于向北、向南或混合方向的高速公路事件检测,PNN模型的检测率(DR)比MLF模型高；平均检测时间(MTD)比MLF模型短；但误报率(FAR)较高。概率神经网络是高速公路事件检测的一种有效算法，其在理论基础、算法和学习速度等方面比多层前向神经网络具有优势。     

高校校园危机事件中的心理干预模式研究——以一名精神分裂大学生引发的校园危机事件为例

精神分裂症作为一种重度精神疾病，最近几年逐渐成为高校校园危机事件的重要因素之一。文章通过对一名患有精神分裂症学生的个案研究，讨论了校园危机事件的处理策略，以及如何对受到影响的同学进行及时有效的心理干预，从而为校园危机事件的处理和校园危机管理机制的建立提供参考。     

城市四交叉路口交通引导仿真系统

基于城市道路交通的拥挤和阻塞主要表现在若干个交叉路口的事实，提出了以四交叉路口为对象的交通引导仿真系统模型框架，并讨论了实际选取交叉路口应考虑的三个方面的因素。如果把每个交叉路口的车流看作排队事件，不同交叉路口的车流事件会发生冲突。轮询各个交叉路口的车流排队事件，用事件驱动状态转移与专家系统技术相结合的方法来疏解事件冲突，做出调整交通引导的决策。同时给出了仿真系统模型的目标、功能以及交叉口、车道、信号相位、信号周期等系统状态的描述。     

交通事件检测算法研究进展

自动事件检测系统利用检测算法来分析交通数据和快速检测事件的发生，以便于尽量减少事件所造成的不利影响．自20世纪60年代以来。人们开发了各种各样的公路交通事件检测算法，如：基于交通流理论、模式识别、统计理论和近年来发展起来的人工智能与模糊逻辑的检测算法等．文中总结评述了现有的各类算法。指出了改善算法性能的研究方向．     

基于扩展置信规则库的海盗袭击事件风险预测

为有效应对海盗袭击事件，减少可能产生的损失，本文提出一种新的基于扩展置信规则库 (EBRB)联合优化的海盗袭击事件风险预测模型。通过引入Relief F算法和差分进化算法，从结构和参数两个角度对EBRB系统进行优化，以确保EBRB系统具有最优的参数数量和取值，利用实际海盗事件数据集进行模型验证。结果显示，联合优化的EBRB系统预测结果与实际情况的拟合效果较好，相对于初始的EBRB系统，联合优化EBRB系统将海盗事件的风险预测准确性提高 了60%。此外，与现有其他预测模型对比发现，基于联合优化EBRB系统的预测模型在提高预测准确性方面具有一定的优势。     

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提出一种新颖的基于boosting模糊分类的交通事件检测方法。该方法利用Boosting方法和遗传算法以迭代形式获取一组模糊规则及规则对应的权值，分类器以加权投票方式进行分类决策。运用Matlab 进行了仿真分析，结果表明提出的交通事件检测算法利用较少样本数据即可快速实现交通事件检测。     

法人股流通模式新探

近年来我国上市公司问题和矛盾层出不穷，如“中科系事件”、“亿安事件”、“银广夏事件”，这些事件引起了业界人士的高度重视，并从优化股权结构开始，着手解决证券市场的深层次和根源性问题，国有股减持与流通在争议中推进，但以协议转让方式为主的国有股减持与流通导致越来越多的法人股，如不着手解决法人股流通，将会为证券市场的发展留下瞻患，同样，法人股流通又将会是我国证券市场发展的又一里程碑，本文在现有方案的基础上，提出了法人股流通新的方案-市场行为法和市场行权法．     

基于突变强度的交通事件自动检测算法

为设计1 种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection， AID)算法，基于突变强度理论，分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征，得出事件时段，交通参数突变强度值较大. 本文以三参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1 种快速路AID 算法. 新算法与3 种AID 算法对比得出：新算法检测率高 (100.00%)，误检率低(5.75%)；与横向时间序列相比，纵向时间序列数据稳定性更好；参数数量的增加可提高检测率. 新算法适用于各种流量，在低峰检测率为100.00%，误检率为0，检测效果最佳；高峰时段保持100.00%高检测率，误检率为5.66%，误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段.     

基于突变强度的交通事件自动检测算法

为设计1 种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection， AID)算法，基于突变强度理论，分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征，得出事件时段，交通参数突变强度值较大. 本文以三参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1 种快速路AID 算法. 新算法与3 种AID 算法对比得出：新算法检测率高 (100.00%)，误检率低(5.75%)；与横向时间序列相比，纵向时间序列数据稳定性更好；参数数量的增加可提高检测率. 新算法适用于各种流量，在低峰检测率为100.00%，误检率为0，检测效果最佳；高峰时段保持100.00%高检测率，误检率为5.66%，误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段.     

现代企业应树立预警性反危机理念

最近，新华社授权发布了《国家突发公共事件总体应急预案》。预案旨在“提高政府保障公共安全能力，最大程度地预防和减少突发公共事件及其造成的损害，保障公众的生命财产安全，维护国家安全和社会稳定，促进经济社会全面、协调、可持续发展”，无疑是公众的福音。