基于粗糙集和遗传算法的道路交通事故分析

通过对道路交通事故的原因分析,确定了造成道路交通事故的影响因素.研究了利用粗糙集理论从交通事故历史数据中提取有效信息的方法,并给出了基于遗传算法的道路交通事故决策表属性约简算法,得出了道路交通事故决策规则表.计算结果表明:文中所建数学模型科学合理,算法高效可行.为建立道路交通事故智能分析系统提供了一个有效的方法.     

基于MPSO-RBF的区域公路交通事故预测方法研究

在分析区域公路交通事故致因因素和预测特点的基础上,引入了基于改进PSO算法的RBF神经网络的混合优化(MPSO-RBF)算法,即将PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化相结合,并建立了区域公路交通事故的预测模型.最后,利用某城市1990-2003年交通事故资料和相关数据对MPSO-RBF神经网络预测模型进行了训练、拟和,同时用2004-2006年的外推样本数据对模型进行了检验,计算结果表明,MPSO-RBF预测模型较传统方法具有更高的预测精度,与此同时也证明了本文所选取区域公路交通事故致因因素的有效性.     

道路交通死亡人数的灰色马尔可夫预测

将灰色系统理论和马尔可夫理论相结合,建立道路交通事故死亡人数灰色马尔可夫预测模型。道路交通事故死亡人数灰色马尔可夫预测既有灰色预测的优点,同时又有马尔可夫链的优点。通过对昆明城市的实际例子的计算,可以看到,在道路交通事故死亡人数预测中,灰色马尔可夫预测模型精确度比较好,有较好的预测结果。     

我国交通安全预测与分析

针对目前我国严峻的交通安全问题,根据1983年以来交通系统人一车一路中相关数据按照多元统计方法建立了我国交通安全模型,揭示出交通安全中交通事故发生量、死亡人数同驾驶员人数、汽车保有量、公路里程、GDP之间的定量关系,分析了影响交通安全的其他因素,预测出未来我国交通事故先增加后减少以及交通事故死亡人数下降的趋势,并对预测结果进行了相应分析．     

道路交通事故的影响范围算法

为了及时有效地采取交通流诱导措施以减少交通事故对路网的影响,对交通事故影响范围的确定方法进行研究。首先分析了路段和交叉口两种类型交通事故对路网的影响。以交通波理论为基础进行交通事故影响范围算法分析,将影响范围分成交通事故处理和交通事故持续影响两个时间段,对每一段的交通波速度、排队长度等给出相应的计算方法和步骤,最终得到确定影响范围的流程图。以虚拟路网进行算例分析,证明了算法的可行性和实用性。     

DNA序列分析的高效算法研究及比较

对海量数据的处理，最有效的方法是并行计算。因此，对DNA序列比对进行并行化，以及对BLAST算法进行并行化改进，以提高对大数据量处理的能力，尽管在CLUSTER上的计算效率较超级计算机上的效率低。但CLUSTER较超级计算机费用低，有较大的适用性，而高性能计算机是处理海量数据的强有力的工具，生命科学中计算问题必须进行超级计算已是不争的事实，现代生命科学对超级计算已显示出强烈依赖和迫切需求，文中对BLAST算法进行改进，提出一种局部并行化的DNA序列比对算法，为了检验算法的科学性和适用性，将此算法与超级计算机的高效并行算法——改进的FFT算法相比较及分析。     

农村道路交通安全研究

对我国交通事故的统计分析发现,发生在农村公路上的交通事故占全国交通事故比例较大,事故死亡率较高,尤其是在广大的西部地区。为此,文章通过对农村道路交通事故进行分析,找出引发交通事故的原因,提出相应的解决办法。     

究竟应该谁赔偿

崔伟和妻子田玲乘坐一辆大客车外出,车行途中,大客车与一辆未上牌照的装载车相撞,造成崔伟死亡、田玲重伤. 在田玲重伤一案中,她可以获得医疗费、交通费、误工费、住院伙食补助费、护理费及精神损失费;而在崔伟死亡一案中,崔伟的母亲、儿子及妻子可以获得崔伟的死亡赔偿金、丧葬费、家属处理交通事故的交通费,崔伟母亲的赡养费及儿子的抚养费.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

模糊广义学习向量量化算法在交通事故预测方面的应用

模糊逻辑系统易于理解,而神经网络则有极强的自适应能力.本文将模糊数学方法和神经网络结合起来建立组合模型,用广义模糊神经网络(FGNN)预测道路交通事故.运用MATLAB语言编程,利用模糊广义学习向量量化算法(FGLVQ)建立模糊神经网络模型,并应用于交通事故预测中,改进了交通事故预测的计算方法.理论分析和实例表明,设计的模糊神经网络模型具有良好的非线性映射功能和泛化功能,对预测交通事故有较好的适应性.     

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本文着重研究应急交通需求时空分布预测方法. 从分析应急交通需求特点入手,在总结现有研究的基础上,提出广义S型行为反应曲线的概念,并紧扣不同集结点的疏散时间要求和反应参数各异的特点,建立了广义S型需求加载曲线模型,同时给出了单位时段疏散百分比的分析方法. 应用上述方法,设计了分时段应急交通OD需求矩阵的求解算法,从而建立应急交通需求时空分布模型. 基于MATLAB软件对模型编程实现,在对给定算例进行应用后,证明模型能够准确刻画不同时刻的各集结点和整个系统的应急需求疏散比例的动态变化,并有效应用于应急交通时变需求分布的预测.     

论租赁车辆交通肇事赔偿责任的承担

从机动车肇事责任主体的一般理论入手,通过对机动车肇事归责原则的分析,明确了在租赁车辆肇事时租赁公司和承租人承担责任的具体情形,对此类纠纷的司法实践具有借鉴意义。     

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交通影响评价工作于国内几大城市相继立法，它对城市土地利用与城市交通系统协调发展具有推动作用。交通影响费在交通影响评价基础上衍生，它是指向开发商征收因其开发项目而增加的全部或部分交通基础设施建设和改造费用。本文认为交通影响费的构成主要包括交通改善费用、交通拥挤补偿费及交通事故成本，并研究了交通影响费各构成部分的计算方法，提出了征收TIF的临界负荷度建议值。文章对于未来有关交通影响费的法律法规的制定具有决策参考作用。     

基于区内出行比例的城市交通小区半径计算方法

针对国内城市交通小区划分多靠定性分析的情况,分析了国内外交通小区划分方法,提出了基于区内出行比例的交通小区半径定量计算方法。基于交通小区半径和出行距离的三种不同组合,推导出了相应的区内出行比例计算模型,利用Excel软件的VBA编程功能,进行了三者之间的数量关系计算,通过对区内出行比例的控制,得出交通小区半径的合理范围。实例计算结果表明:当区内出行比例范围为5%～10%时,西安中心市区交通小区的合理半径在0.7～1.1km之间,而实际调查区内出行比例为9.28%,交通小区半径为0.9km,调查值与计算值接近,小区半径定量计算方法可行。     

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基于无向连通网络核和核度的计算方法，探讨有向连通网络核和核度的计算．并且提出动态流网络系统动态核的概念，阐述动态核应用所具有的广泛性．城市道路交通网络系统为典型的有向连通动态流网络系统，它的动态核和核度的计算具有代表性．最后，本文给出城市道路交通网络系统动态核和核度的计算算法，可以将其用于解决城市道路交通网络核心交叉口计算问题，由此可以用于监控道路交通的拥挤和阻塞．     

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运用概率统计、混沌时间序列中小样本数据方法，分析了干扰对混合交通流速度的影响，结果表明干扰不影响交通速度的随机性，但是会降低混合交通的速度，而自行车群的干扰对机动车运行速度的影响大于单辆自行车，并且机动车车头时距在自行车周期性干扰下，对运行特性将由随机性变为混沌特性；接着从微观角度提出了干扰的计算方法。这些研究结论将为科学地进行交通管理奠定基础。     

信号交叉口通行能力计算方法适用性研究

介绍我国常用的两种计算信控交叉口通行能力的方法,以两个典型十字交叉口为例,计算交叉口的通行能力,以交叉口饱和度为评价指标,对两种计算方法结果进行对比分析,适用于不同交通条件和交通流量的通行能力计算方法,旨在探讨各种方法的优缺点及适用范围。     

交通地理信息空间分析

基于地理信息系统(GIS)和交通地理信息系统(GIS—T)技术与方法，针对交通网自身及其地理背景要素，结合实验(应用：MapInfo平台和成都市区域的相关数据、信息)，重点对交通网的主要空间(图形)特征分析、交通网地理背景信息分析以及分析技术(方法)等问题进行了研究．研究和实验证明：与传统方法相比，基于GIS的交通地理信息空间分析技术与方法具有及时、高效、准确和集成等优越性．     

城市轨道交通综合评价研究——基于改进AHP的多级模糊综合评价方法

通过对轨道交通进行概括分析,指出轨道交通综合评价的重要意义,同时运用层次分析法的原理将城市轨道交通规划综合评价指标体系分为五个准则层,并建立了合理的评价指标体系。借此,就权重的确定、隶属度的计算、模糊评价矩阵的确定等提出了新的方法,建立了改进的AHP多级模糊综合评价模型,从而确定了城市轨道交通的各方面要素对城市轨道交通发展的影响,为城市轨道交通的规划和建设提供了决策依据。     

基于遗传动态模糊聚类的道路交通状态判定方法

针对当前城市道路交通状态判定时采用的模糊c均值聚类(FCM)和c均值聚类等方法的有效性较差的状况,提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法,通过计算交通流参数之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联,同时将交通流参数之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面,利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使交通流参数之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类,仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性.