發(fā)布時間：2017-09-13 14:48

  本文關(guān)鍵詞：基于城市交通事件自動檢測的出警輔助決策模型研究

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【摘要】：在城市道路交通組織及管理實踐過程中,針對交通事件的出警策略是保證交通警務(wù)效率的一項重要活動。及時捕捉交通事件信息,并制定出合理的出警策略,能夠保證出警的正確性和及時性,對于降低交通事件造成的損失,減輕處警人員的工作壓力,都具有十分重要的作用。 論文針對上述問題進行了研究,給出了交通事件自動檢測和基于事件檢測的出警輔助決策的一體化方案,并在如下兩個方面進行了創(chuàng)新工作：一是建立了一個改進的交通事件自動檢測模型,二是建立了一個基于交通事件自動檢測的出警輔助決策模型。 首先,論文研究了基于行程時間的交通事件檢測方法。文中改進了現(xiàn)有的基于車長匹配的行程時間測量方法,基于此給出了一個交通事件自動檢測算法,即：通過路段上下游通過車輛的長度匹配概率及局部密度,得到精確匹配并以此推算單車行程時間；利用標準正態(tài)偏差算法,并根據(jù)行程時間分布對己知和未知的單車行程時間進行二次檢驗,以檢測交通事件的發(fā)生。 其次,論文研究并建立了一種基于貝葉斯理論的出警輔助決策模型。作為實際出警輔助決策模型的輸入?yún)?shù),交通事件自動檢測信息中的不確定性,是影響出警輔助決策模型精度的重要因素。因此,為了減少不確定性,在設(shè)計過程中,采用總延誤時間作為衡量決策效用的重要指標,并將處警人員的經(jīng)驗與自動檢測的結(jié)論相結(jié)合,在處警人員缺乏明確事件狀態(tài)描述的情況下,對交通事件發(fā)生的實際狀態(tài)概率進行修正,藉此控制決策失誤蘊含的風險。 最后,論文設(shè)計了一系列實驗,結(jié)合實際交通數(shù)據(jù)、交通事件及報警信息,對模型進行了驗證分析。
【關(guān)鍵詞】：交通事件自動檢測 出警輔助決策 行程時間 貝葉斯決策
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：D035.37;U491
【目錄】：

• 致謝5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-8
• 目錄8-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 研究背景和意義10-13
• 1.2 研究內(nèi)容與章節(jié)結(jié)構(gòu)13-15
• 2 文獻綜述15-23
• 2.1 交通事件自動檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀15-19
• 2.2 交通事件出警輔助決策問題研究現(xiàn)狀19-22
• 2.3 小結(jié)22-23
• 3 基于路段行程時間的自動事件檢測算法研究23-42
• 3.1 基于路段行程時間的交通事件檢測23-25
• 3.2 基于車長匹配概率的路段行程時間測量方法25-38
• 3.2.1 車長的測量25-28
• 3.2.2 匹配概率計算28-33
• 3.2.3 最佳匹配和行程時間計算33-38
• 3.3 基于行程時間的標準正態(tài)偏差事件檢測算法38-41
• 3.4 小結(jié)41-42
• 4 基于交通事件自動檢測的出警輔助決策模型42-54
• 4.1 決策分析模型42-44
• 4.1.1 決策和決策分析42-43
• 4.1.2 貝葉斯決策43-44
• 4.2 出警輔助決策分析模型建模分析44-46
• 4.3 輔助決策分析模型建立46-50
• 4.3.1 數(shù)據(jù)定義46
• 4.3.2 客觀狀態(tài)的概率修正46-47
• 4.3.3 最優(yōu)決策的計算47-50
• 4.4 出警輔助決策模型建立50-53
• 4.5 小結(jié)53-54
• 5 實例分析54-60
• 5.1 基于行程時間的標準正態(tài)偏差事件檢測算法實驗54-56
• 5.1.1 自動事件檢測算法性能指標54
• 5.1.2 實驗組織和數(shù)據(jù)分析54-56
• 5.2 基于自動事件檢測和貝葉斯決策的出警輔助決策模型實驗56-60
• 5.2.1 后驗概率統(tǒng)計56-57
• 5.2.2 輔助決策案例分析57-60
• 6 基于交通事件自動檢測的出警輔助決策系統(tǒng)設(shè)計60-65
• 6.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計61-62
• 6.2 人機交互設(shè)計62-64
• 6.3 編程實現(xiàn)64-65
• 7 總結(jié)與展望65-66
• 7.1 論文工作總結(jié)65
• 7.2 進一步研究工作65-66
• 參考文獻66-69
• 作者簡歷69-71
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集71

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 張晴;趙晶心;董德存;;交通事故管理智能決策支持系統(tǒng)設(shè)計初探[J];鐵道科學(xué)與工程學(xué)報;2008年03期

2 張榮梅,周義,涂序彥;交通事故處理智能決策支持系統(tǒng)(YCIDSS)[J];計算機應(yīng)用;2002年09期

3 徐志新;奚樹人;曲靜原;;核事故應(yīng)急決策的多屬性效用分析方法[J];清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)網(wǎng)絡(luò).預(yù)覽;2008年03期

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本文編號：844349