基于综合相似度的地铁施工风险应急推理研究

针对地铁项目施工环境复杂、不可预见因素多、施工事故频发、难以对其进行快速有效的应急决策与救援的问题,首先,搜集以往地铁施工应急案例,分析地铁施工风险因素,运用Protégé软件建立知识本体模型;然后,计算本体库中源案例与目标案例的综合相似度,从案例库中匹配出综合相似度最大的源案例,通过对比本体库中与目标案例相似度最高源案例的关键属性,运用规则推理对相似案例的应急措施进行适用性修改,从而提高应急措施的针对性,为快速有效地应对地铁施工事故进行应急决策提供新的方法;最后,以某地铁项目施工为例,验证了该相似度算法的合理性。     

基于决策树理论的交通流参数短时预测

针对现有交通流参数短时预测方法的不足,考虑到交通流数据序列的非线性特征,提出一种基于决策树理论的非参数预测方法。采用时间序列滞后项将交通流参数序列转化成非参数模型能处理的数据格式。考虑到交通流参数之间存在长期协整关系,构建流量速度滞后项的组合向量,为预测模型提供基础数据。构建基于分类回归树(CART)的交通流参数短时预测模型。基于实际采集的道路交通流数据,对模型在不同等级道路不同速度区间下的性能进行评估。结果表明,所提出的模型相较于常用的时间序列模型,精度有所提高;速度预测准确性普遍高于流量,速度平均绝对百分比误差基本小于13%,而流量预测则达到了30%;采用工作日和周末数据分别建模能够有效提升预测性能;不同速度区间下的预测性能评估显示,模型在各等级道路中速区间的预测结果具有较高的准确性与稳定性。     

面向常发性拥堵的城市局部路网韧性评价与分析

为了缓解常发性拥堵引发的城市噪音、能源消耗和废气排放等现状,使路网具备抵抗短时激增车流的能力,将宏观基本图与性能时序图相结合对局部路网韧性进行量化。针对韧性属性,提出了鲁棒性指数、损失面积比、恢复快速性、流量峰值差和临界密度差5个评价指标,反映路网在性能下降、稳定和恢复阶段的韧性特性。引入Kendall法检验各赋权法的一致性,并基于CRITIC的多属性决策获得最优权重,提出了组合赋权和模糊逻辑相结合的城市局部路网韧性综合评价方法,结合李克特量表法对综合韧性得分进行分级。以长沙市局部路网为例,设计韧性改善方案,针对常发性拥堵路段上的交叉口进行信号配时优化;通过VISSIM仿真并计算得到各方案的韧性指标。研究结果显示：方案8,10和16能有效吸收短时激增车流并与路网状态相适应,所有方案中方案14的韧性得分最高。局部路网综合韧性得分具有随着优化路段数的增加而增长的趋势,但并不是线性递增。信号配时优化改变了路网韧性属性,并降低了部分路段对城市局部路网韧性的负面影响。不同评价方法下的韧性得分排名存在部分差异,流量峰值差与脆弱性指数的评价排名更接近,损失面积比与韧性损失值的评价排名更接近。所提出的指标不局限于单一韧性属性,能更全面、客观地反映干扰下路网的响应过程。     

基于BP神经网络的智能车辆换道决策模型研究

为了正确刻画智能网联环境下的车辆换道行为,提出基于BP神经网络的车辆换道决策模型.分析了交通流中车辆换道行为,以HighD自然驾驶数据集为数据来源,筛选出1 900组车辆换道和未换道信息作为模型的训练与验证,利用高斯滤波方法拟合目标车辆换道轨迹和横向位移轨迹,选择影响车辆换道决策的7个参数作为模型输入,建立BP神经网络...     

基于MM-STConv的端到端自动驾驶行为决策模型

针对现有端到端自动驾驶模型输入数据类型单一导致预测精确度低的问题,选取RGB图像、深度图像和车辆历史连续运动状态序列作为多模态输入,并利用语义信息构建一种基于时空卷积的多模态多任务(Multimodal Multitask of Spatial-temporal Convolution,MM-STConv)端到端自动驾驶行为决策模型,得到速度和转向多任务预测参量。首先,通过不同复杂度的卷积神经网络提取场景空间位置特征,构建空间特征提取子网络,准确解析场景目标空间特征及语义信息;其次,通过长短期记忆网络(LSTM)编码-解码结构捕捉场景时间上、下文特征,构建时间特征提取子网络,理解并记忆场景时间序列信息;最后,采用硬参数共享方式构建多任务预测子网络,输出速度和转向角的预测值,实现对车辆的行为预测。基于AirSim自动驾驶仿真平台采集虚拟场景数据,以98 200帧虚拟图像及对应的车辆速度和转向角标签作为训练集,历经10 000次训练周期、6h训练时长后,利用真实驾驶场景数据集BDD100K进行模型的测试与验证工作。研究结果表明:MMSTConv模型的训练误差为0.130 5,预测精确度达到...     

行政决策模式的探究与整合

行政决策的科学化是全面加强执政能力,提高执政水平的关键,科学化的行政决策离不开合理的构建模式。本文分析了几种典型的行政决策模式,并加以整合,提出了适合我国国情的行政决策模式。     

多目标决策问题的模糊数学解法

针对多目标决策问题，在已知目标权重范围的前提下，应用模糊数学理论提出了一种求解多目标决策问题的客观赋权的模糊算法，把多目标决策问题转化为单目标规划问题进行求解，并通过实例说明了此方法的具体应用．最后进行了理论分析，论证了该算法的先进性与有效性。     

安全保障工程试验路段交通安全分析及工程实施判定指标

针对210国道陕西省宁陕段具体路况,运用道路安全理论对安全保障工程试验路段进行了道路交通安全评价;针对事故黑点特征,分析了山区道路交通事故发生率的各种影响因素,提出了安全保障工程实施判定指标;结合判定指标和工程实际情况,提出了相应的技术方案。     

基于相对位置估计的路网维护规划方案排队算法

针对城际高等级公路的拓扑模型和流量模型,对城际间高等级公路网的养护规划工作进行了深入的研究和探讨。提出了利用极大熵模型根据有限的信息推算实时OD矩阵的方法,用以预测交通流。同时采用基于相对位置估计的方案排队法,对公路养护项目进行排序,从而确定最佳路网维护规划方案。     

绿色交通原则指导下的城市轨道网规划综合评价

为在轨道交通线网规划方案中选取最佳方案，根据绿色交通原则，建立了综合评价指标体系．利用层次分析法提出了合成权重的优化算法，进而用信息熵技术和已知方案的信息修正合成权重，用基于理想解的排序方法评选出最优方案．以某城市轨道交通规划为例说明了综合评价决策方法的应用过程，所得结果与专家评审意见一致．