道路交通安全综合评价的人工神经网络方法

为了提高评价的准确性,采用人工神经网络技术,建立了基于BP神经网络的道路交通安全综合评价模型.通过有效样本的学习,应用该模型,实现了对道路交通安全专家知识和经验的提取和存储.仿真实例验证了基于人工神经网络的道路交通安全综合评价模型的合理性和有效性.     

城市轨道交通建设的扶持政策与补贴方式研究

阐述了城市轨道交通项目亏损的主要原因。指出政府应完善轨道交通的效益返还机制,给予轨道交通一定的扶持政策和补贴。进一步论述了轨道交通“投资-建设-运营”的3种基本模式,比较分析了轨道交通建设中的4种常用补贴方式,并对政府选择支付社会效益产品费用的3种方式进行了分析。在此基础上,以深圳地铁一期工程为例,结合国内外轨道交通扶持政策,建议政府采取盈亏平衡的补贴方式,优先给予“建运分开、物业经营与发展性补贴、转移性服务补偿、电费优惠”等扶持政策和优惠措施,必要时给予财政补贴。     

基于几何一致性指数的判断矩阵一致性改进

针对现有一致性改进方法中存在的缺陷，用行几何平均法和几何一致性指数分别作为确定权重的方法和一致性检验的标准，根据可能满意度原理，定义了一致可信度，作为判断矩阵一致性改进的标准．在此基础上。提出了新的一致性改进方法．算例分析表明该方法解决了原有改进标准不合理的问题，所得的最佳改进判断矩阵在一致性得到改进的同时，最大程度地保留了决策者的原始偏好信息．     

道路交通事故多层递阶预测方法

针对道路交通系统动态时变的特点，用多层递阶预测方法，建立了道路交通事故的多层递阶预测模型．将事故预测分解成对时变参数的预测和在此基础上对道路交通事故未来状态的预测两部分，通过对时变参数的精确预测提高事故预测精度．以1989—1999年我国某省道路交通死亡人数为原始数据建模，模拟结果显示，对2000-2001年的预测结果和实际道路交通死亡人数之间的平均误差为5．8％．