基于贝叶斯理论的船舶沿岸航行风险预估研究

海上船舶交通事故预估研究是政府职能部门、航运企业和沿岸航行船舶最关心的问题,海事专家大多采取时间序列预估法、马尔科夫预估法、神经网络预估法、灰色理论预估法和贝叶斯预估法等方法进行风险预估研究.本研究结合东营港沿海水域十几年来通行船舶总艘次和海上船舶交通事故发生的实际原因,对未来此海域船舶航行风险进行预估,重点探讨贝叶斯理论在船舶沿岸航行风险预估中的应用.模型验证表明,贝叶斯方法对船舶沿岸航行风险预估效果最贴近实际情况.     

基于贝叶斯网的道路事故机理分析

在累计频率法原理的基础上,运用excel和数学软件MATLAB分析交通事故数据,进行道路交通事故黑点鉴别,并绘制出事故频率曲线.确定事故黑点位置后,应用贝叶斯网理论全面整理、分析事故数据,并结合贝叶斯网推理进行事故机理分析,利用贝叶斯网定性和定量分析相结合的特点,为改善黑点交通安全提供参考和指导.     

交通事故贝叶斯最小风险控制模型

为了预测交通事故与控制事故风险,引进贝叶斯最小风险理论,构建了交通事故贝叶斯最小风险控制模型。当车辆在不同半径曲线上运行时,采集其位移坐标数据,并进行换算处理,如果速率梯度模的变化率出现不正常的振荡,则交通事故前兆出现。模拟结果表明:在车辆正常运行情况下,速率梯度模对时间的绝对变化率服从三参数的威布尔分布,利用柯尔莫哥洛夫检验可以判定交通事故前兆出现与否,从而实现对高速公路交通事故的动态监控。     

基于贝叶斯定理的船舶交通事故环境因素分析

为研究环境因素对船舶交通事故的影响,采用贝叶斯定理建立船舶交通事故概率模型,采集洋山深水港交通事故数据进行案例分析和模型验证。结果表明：风力超过15 kn,发生船舶交通事故的概率将增加到无条件事故概率的13倍;流速为最高流速的1/2时,发生船舶交通事故的概率将增至无条件概率的33%,验证了船舶交通事故概率模型的科学性和有效性。     

农村公路小环岛设计与应用

针对农村公路交叉口交通事故多发的状况,引入了在国外广为应用的小环岛来改善农村公路交叉口交通安全,提出了适用于农村公路交叉口的小环岛形式和小环岛的设计方法。这对提高我国农村公路交叉口交通安全具有一定意义。     

基于贝叶斯网络的高速公路交通事故严重程度预测及致因分析

为了深入研究高速公路交通安全,剖析高速公路交通事故的发生机理以及各类因素对高速公路交通事故严重程度的影响,收集曲靖市境内沪昆高速段2017—2019年的1 939起交通事故进行研究。以事故严重程度为因变量,筛选出人、车、路、环境4个大类下的与事故严重程度相关的19个影响因素为自变量,采用数据融合法基于树增广型贝叶斯网络构建事故严重程度预测模型,量化各因素间的影响关系,经特征筛选找出关键致因,并结合案例进行推理分析。结果表明：影响高速公路交通事故严重程度的关键致因依次为天气情况、视距情况、路面情况等。模型对高速公路事故严重程度预测准确率可达84.27%,高于传统贝叶斯方法,模型有效性验证良好。针对事故主要致因提出改进建议,可为交管部门提供准确事故信息辅助决策,加快事故响应速度,提高事故应急指挥能力。     

道路交通事故数据深度挖掘技术与应用——以深圳市为例

现有道路交通事故统计分析技术存在数据项缺失、方法单一、实战应用性弱等问题,很难为公安交管部门提供针对性的辅助指导。基于深圳市2014—2016年交通事故数据,采用Apriori关联分析算法、贝叶斯理论以及模糊聚类等大数据挖掘方法,探索性地提出道路交通数据缺失数据项填补、事故伤亡特征因子甄别以及事故危险性分类评价方法。结果表明,该方法可有效提高道路交通事故数据完整性和事故伤亡特征因子甄别准确性,以及量化交通事故危险度评价。研究方法和结果可辅助公安交管部门开展道路交通事故预防和交通安全管理工作。     

基于贝叶斯网络的车辆换道模型

车辆换道行为是微观交通流中最基本的驾驶行为之一,研究车辆换道行为可以提高车辆换道模型的仿真精度和减少由不合适的车辆换道行为引发的交通事故.当前车辆换道模型大多是基于驾驶员的决策思维方式建立的决策模型,这类模型的缺点是很难捕捉到驾驶员在决策过程中一些潜在决策模式和考虑的影响因素.鉴于此,本文引入了一种典型的人工智能方法--贝叶斯网络,建立了一个全新的车辆换道模型,试图通过机器学习的途径来提高车辆换道模型的精度.采用了分段离散化的方法对数据进行预处理,然后使用处理后的数据对贝叶斯网络的结构和参数进行学习,并分别建立了与两种贝叶斯网络结构相对应的车辆换道模型,最后对建立的模型分别进行验证.模型的验证结果表明,建立的基于贝叶斯网络的车辆换道模型对换道行为的识别率可以达到88%以上. 此模型还可进一步应用到驾驶员辅助系统的开发中.     

基于加权小波子带图像的贝叶斯人脸识别算法

对贝叶斯人脸识别公式进行了简化,在此基础上设计了基于加权小波子带图像的贝叶斯人脸识别算法.首先对人脸图像进行小波分解,把分解得到的低频子图与类内均值做差作为类内差异图像进行贝叶斯测试,选择相似度最高的N幅图像作为候选图像,然后对候选图像再次利用高频子图与对应频段的类内均值做差作为模式矢量并行进行贝叶斯测试,通过加权排序得到最后结果.实验结果验证了该方法的有效性.     

船载散装化学品事故风险等级预测研究

化学品泄漏对环境的影响特别难以解决,因为它们是更难以或不可能直观地观察,而且与表面溢油相比涉及更多的水体污染.此外,有数以千计的化学物质可能会溢出,这些物质各种各样的理化特性导致影响它们的归宿和行动模式有很大的不同.在给定的分类体系下,基于贝叶斯算法自动识别事故类别技术,结合贝叶斯分类器算法预测船载散装化学品泄漏事故风险等级.     

基于贝叶斯网的公路路侧事故风险评价

为了根据路侧危险情况采取针对性的措施,急需开展公路路侧事故风险评价研究. 基于事故模拟再现分析,根据车辆驶入路侧后的事故形态,将路侧事故严重程度划分为 4个等级,对不同等级路侧事故的致因因素进行研究,给出驶入车速、边坡坡度与边坡高度阈值.构建了路侧事故风险评价的贝叶斯网,基于路侧事故致因因素阈值,针对单因素、双因素与三因素分别给出了不同等级路侧事故发生概率的计算方法.选取典型路侧事故案例进行分析,贝叶斯网的计算结果显示发生 2次及以下翻车事故的概率为 0.929,与路侧事故模拟试验结果相符,证明了本文提出的公路路侧事故风险评价方法的准确性.     

类比法在十字环形交叉口相位设计中的应用

通过类比法,将一般十字交叉口的常用相位设计方案类推到环形交叉口,得到优化方案,并依据不同的交通流状况具体分析四种相位方案在环形交叉口中的运用．可有效解决环形交叉口的信号控制方案设计中存在的困难。     

新型环形交叉口设计

介绍传统环形交叉口和现代环形交叉口的区别,提出现代环形交叉口的适用条件、设计要点以及现代环形交叉口的自行车道设计方法,最后介绍一种新型双车道环形交叉口——涡轮式环形交叉口。环形交叉口比传统交叉口更加安全,涡轮式环形交叉口解决双车道环形交叉口的安全问题。     

环形交叉口通行能力研究综述及展望

通行能力是环形交叉口运行效率的重要组成部分,是分析延误、排队长度及系统服务水平的基础.首先对现有的环形交叉口通行能力模型进行分析总结,如经验回归模型、间隙接受模型,以及基于仿真的通行能力模型等;从研究方法和研究思路两个层面对问题现状进行探讨,并对关键技术方法进行分析.结合研究中易忽略的问题,提出了环形交叉口通行能力模型构建的一般思路：明晰各股车流相互作用机理,考虑出口车辆及大车等影响因素,从整体上构建通行能力模型.最后结合环形交叉口的控制目标,对环形交叉口通行能力的研究进行了展望.     

Review and Outlook of Roundabout Capacity

Capacity is an important part of the operation efficiency at roundabouts. Through analyzing existing capacity models of roundabout, this paper focuses on the problem research principles and methods such as empirical regression model, gap acceptance model and model based on simulation software. The key technologies of modeling are also analyzed. Then the general approaches of modeling roundabout capacity are proposed, combined with some problems easily overlooked in previous study. Determining the interaction mechanism among each traffic flow and considering the significant impact factors, the capacity model is established on the whole. Finally, combing with the control objectives of roundabouts, an outlook is proposed for future studies on roundabout capacity.     

城市道路交通拥堵状态出行者感知差异性研究

为研究出行者在感知城市道路拥堵状态时的个体差异性,首先,选取长沙市 5条典型路段,采用视频观测法,设计拥堵状态主观感知实验,收集出行个体对城市道路拥堵状态的真实感知数据;其次,基于多层有序 Logit贝叶斯模型,获取出行者个体感知参数,深入分析道路及交通流因素对出行者拥堵感知影响的差异程度,并进一步探究造成感知差异的个体属性因素.结果表明：所选道路和交通流特征因素,对出行者的拥堵感知结果有显著影响;在其他变量不变的情况下,道路特征因素对不同出行者拥堵感知结果的影响差异性大于交通流特征因素,其中平均车速的影响差异性最小;个人属性的不同,是造成感知差异的主要原因.     

城市道路交通拥堵状态出行者感知差异性研究

为研究出行者在感知城市道路拥堵状态时的个体差异性,首先,选取长沙市 5条典型路段,采用视频观测法,设计拥堵状态主观感知实验,收集出行个体对城市道路拥堵状态的真实感知数据;其次,基于多层有序 Logit贝叶斯模型,获取出行者个体感知参数,深入分析道路及交通流因素对出行者拥堵感知影响的差异程度,并进一步探究造成感知差异的个体属性因素.结果表明：所选道路和交通流特征因素,对出行者的拥堵感知结果有显著影响;在其他变量不变的情况下,道路特征因素对不同出行者拥堵感知结果的影响差异性大于交通流特征因素,其中平均车速的影响差异性最小;个人属性的不同,是造成感知差异的主要原因.     

山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度推理分析

为获取道路线形、驾驶员属性、车辆类型、事故形态等因素对山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度的影响机制。本文基于元双公路(元谋—牟定)2012—2017年事故数据,利用社会网络分析法从人、车、路、环境等方面筛选出15个影响因素;基于机器学习方法构建贝叶斯网络模型;以事故严重程度为决策变量,分析不同证据变量与驾驶员行为共同作用的推理结果。结果表明：不安全驾驶行为与危险事故因素的共同作用,将会增加事故严重程度;当涉及货车时,由于未保持安全距离,伤人事故率增加8.2%;在弯坡组合路段,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加 19.6%;阴雨天行驶时,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加5.4%;由于操作不当,发生侧翻事故时,伤人事故概率增加3.1%。