交通事件持续时间预测贝叶斯网方法研究

交通事件持续时间的预测是事件管理系统的重要组成部分,根据I-880实测数据集,利用逐步回归分析的方法确定事件持续时间的主要影响因素,分别建立了应用于事件持续时间预测的朴素贝叶斯(NB)模型、加树朴素贝叶斯(TAN)模型以及一般贝叶斯网(BN)模型,在分析数据特点的基础上确定了贝叶斯网的推理算法、参数学习以及结构学习方法.在不同数据缺失的程度和不同训练样本规模下,分别对三种模型的预测准确率进行了评价,结果表明贝叶斯网预测模型在数据缺失30%的情况下30min准确率高于80%.     

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%。     

基于动态贝叶斯网的双燃料船舶适航性评估

随着柴油-LNG双燃料船舶新型技术的兴起,迫切需要科学有效的方法对其进行适航性评估与安全监管。本文首先根据双燃料船舶的营运特点,从船舶动力丧失概率的角度分析和确定了适航性评估的内容、程序和建模方法。然后针对船舶使用双燃料和纯柴油两种工况下的失效模式特点,建立了相应不同结构的可靠性框图。最后基于可靠性框图建立了动态贝叶斯网络并计算了各节点的条件概率,解决了双燃料船舶适航性分析中的动态性,小子样、相关失效等难点。实例计算表明双燃料工况下由于共因失效冲击船舶动力丧失概率明显增大,验证了评估模型的正确性。     

交通流特征深度认知的车队运行参数优化方法

为提升车队对周围交通流环境的认知能力，获取车队周围多车的运行模式，同时通过改变车队运行参数实现车队群体对周围多车群体运行模式的诱导变化，为提升车队及交通流整体运行效率提供优化策略，提出了基于狄利克雷混和高斯过程的车队周围多车运行模式获取算法，将车队周围多车车辆的复杂运行模式视为混和高斯过程，利用狄利克雷分布作为高斯混和权重的先验分布，建立车队周围多车运行模式速度场，从而获取车队周围多车运行模式并分类；通过比较不同多车运行模式下车队的运行效率，提升车队对所处运行环境的认知能力。研究结果表明：利用非参数贝叶斯算法将复杂的多车运行状态进行分类，获取的车队周围多车运行模式可表现为对车队运行效率产生不同影响的速度场；通过将车队周围的多车运行仿真数据分成多个运行模式，可获取不同多车运行模式下车队及交通流整体运行特性；通过更改车队运行参数，观察不同多车运行模式的占比变化，可获取车队运行参数对所处运行环境改变的影响趋势；车队周围多车运行模式的获取，不仅可以提升车队对周围运行环境的认知能力，使得车队能够选取有利路径行驶，同时能够为车队运行策略的优化提供有效的信息。     

城市轨道交通乘客感知质量指标研究

研究了城市轨道交通乘客感知质量指标与总体满意度的关系以及不同需求层次下感知质量指标重要性的变化.以武汉轨道交通满意度调查中获取的 10 461份有效问卷数据为基础,利用Bayesialab软件结构学习算法结合专家经验进行贝叶斯网络结构学习,建立了12个感知质量指标与总体满意度之间的贝叶斯网络,结果显示部分感知质量指标之间存在相互关系且均直接或间接的影响乘客总体满意度.以感知质量指标不同取值对应的总体满意度期望值为度量标准,分析在不同需求层次下感知质量指标重要性的变化规律,发现随着感知质量指标满意程度的增加,"乘车安全性"指标的重要性明显下降,"乘客文明"指标的重要性明显上升,符合马斯洛需求层次理论的规律.      

面向大型活动的交通应急预案快速生成与动态优化方法

现阶段大型活动突发事件下的交通组织应急预案多依赖人工经验，缺少针对性和定量化应急措施。针对预案的快速匹配问题，提出利用交通应急预案库中的历史案例提取突发事件特征属性，基于案例推理和朴素贝叶斯分类快速生成初始预案，并依据贝叶斯分类算法所得后验概率选取属性不完备情况下的最佳匹配预案。在此基础上，基于改进的规则推理建立交通应急预案库知识库和规则库，并采用正向推理修改预案内容。为构建评价指标体系，基于模糊层次分析法对预案应急能力水平和突发事件严重程度进行模糊评价。以北京2022年冬奥会为仿真案件，试验结果表明该方法可以快速生成最佳匹配预案并完成动态调整与完善。      

融合D-S理论的锅炉人因贝叶斯网络安全性定量分析

针对船用锅炉人因安全性分析中存在的知识不确定性,采用D-S证据理论对多专家信息进行融合并建立考虑人因的贝叶斯网络,得到节点条件概率的区间表示形式.经加权平均后代入贝叶斯网络计算,与面向对象贝叶斯网络和FTA等方法的对比显示,该方法能够更加有效地融合不同专家信息,也更为符合工程实际.     

船体焊接工艺知识库及工具包设计研究

基于知识库的船体焊接工艺设计方法是随着智能化普及应用而提出的一种新型船舶焊接工艺设计方法。为了提高焊接设计的效率,克服以往工艺方法依赖焊接专家经验的问题,分析了基于知识库快速化、智能化实现焊接工艺设计的基本原理和系统组成,实现了船体焊接工艺知识库及工具包的系统设计,并给出了船体焊接工艺知识详细构成。该方法可同时为大型船舶、桥梁和海工装备的焊接工艺设计制造提供极大的便利。     

基于L-M、贝叶斯算法研究溶解氧与其影响因素关系

利用BP网络分别结合L-M、贝叶斯算法研究溶解氧与BOD5、PH值、流量、水温关系,表明利用贝叶斯算法优化的网络更适合于预测。     

贝叶斯决策在确定复合标底报价中的应用

通过对复合标底特点的分析和对贝叶斯决策的介绍，将贝叶斯决策理论引入确定复合标底的报价之中。