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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軌道交通安全綜合評(píng)估模型研究

發(fā)布時(shí)間:2017-10-17 18:04

  本文關(guān)鍵詞:基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軌道交通安全綜合評(píng)估模型研究


  更多相關(guān)文章: 軌道交通系統(tǒng) 安全評(píng)估 機(jī)器學(xué)習(xí) 中文分詞 關(guān)聯(lián)分析 支持向量機(jī)


【摘要】:近年來,軌道交通在我國(guó)飛速發(fā)展,在肩負(fù)起我國(guó)幾大經(jīng)濟(jì)帶和重點(diǎn)城市的運(yùn)輸任務(wù)的同時(shí),軌道交通也面領(lǐng)著快速增長(zhǎng)的客運(yùn)量和安全保障方面更大的挑戰(zhàn)。開展軌道交通安全狀態(tài)評(píng)估的研究,對(duì)保護(hù)市民人身財(cái)產(chǎn)安全,促進(jìn)城市發(fā)展,增強(qiáng)軌道交通自身的服務(wù)水平,預(yù)防及減少事故都有著重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。 在軌道交通安全信息中,對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如文本、圖像、視頻中,文本數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛,具有很高的挖掘價(jià)值。但是當(dāng)前人工處理方式速度慢、發(fā)送量低、無法和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)很好地融合。本文以此為切入點(diǎn),通過對(duì)文本挖掘的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,取得文本分析結(jié)果并形成安全詞頻指標(biāo),利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形成的安全數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行融合,從新的角度對(duì)軌道交通安全狀態(tài)進(jìn)行綜合評(píng)估,為軌道交通管理部門提供一定的理論依據(jù)。主要研究工作如下: (1)對(duì)國(guó)內(nèi)軌道交通安全信息進(jìn)行調(diào)研,分析軌道交通安全信息特性。 (2)研究中文分詞技術(shù),并對(duì)于軌道交通安全信息中的文本數(shù)據(jù)挑選合適的方法和分詞字典,通過軌道交通安全信息分詞技術(shù),形成基于文本數(shù)據(jù)的軌道交通安全詞頻指標(biāo)。 (3)對(duì)于基于文本數(shù)據(jù)的軌道交通安全詞頻指標(biāo)和基于字典數(shù)據(jù)的軌道交通安全數(shù)據(jù)指標(biāo),提出基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的指標(biāo)融合算法,形成軌道交通安全評(píng)估指標(biāo)。 (4)基于軌道交通安全評(píng)估指標(biāo),提出基于支持向量機(jī)的軌道交通安全綜合評(píng)估方法,構(gòu)建基于支持向量機(jī)的軌道交通安全綜合評(píng)估模型。 (5)基于以上成果,采用Python對(duì)于各個(gè)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn),并構(gòu)建軌道交通安全綜合評(píng)估系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】:軌道交通系統(tǒng) 安全評(píng)估 機(jī)器學(xué)習(xí) 中文分詞 關(guān)聯(lián)分析 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:U298
【目錄】:
  • 致謝5-6
  • 中文摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 1 引言11-17
  • 1.1 研究背景11-13
  • 1.2 研究目標(biāo)13-14
  • 1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線14-17
  • 1.3.1 研究?jī)?nèi)容14-15
  • 1.3.2 研究技術(shù)路線15-17
  • 2 相關(guān)理論及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-33
  • 2.1 國(guó)內(nèi)外軌道交通安全評(píng)估發(fā)展現(xiàn)狀17-23
  • 2.1.1 國(guó)外軌道交通安全評(píng)估發(fā)展現(xiàn)狀17-19
  • 2.1.2 國(guó)內(nèi)軌道交通安全評(píng)估發(fā)展現(xiàn)狀19-23
  • 2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀23-29
  • 2.2.1 支持向量機(jī)的相關(guān)研究24-26
  • 2.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法相關(guān)研究26-28
  • 2.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)在交通領(lǐng)域的相關(guān)研究應(yīng)用28-29
  • 2.3 自然語(yǔ)言處理發(fā)展現(xiàn)狀29-32
  • 2.3.1 自然語(yǔ)言處理發(fā)展歷史30
  • 2.3.2 中文分詞研究現(xiàn)狀30-31
  • 2.3.3 漢語(yǔ)分詞研究難點(diǎn)31-32
  • 2.4 本章小結(jié)32-33
  • 3 軌道交通安全信息特性分析及中文分詞技術(shù)33-49
  • 3.1 軌道交通安全信息調(diào)研33-35
  • 3.2 軌道交通安全信息特性分析35-38
  • 3.2.1 軌道交通信息分類35-37
  • 3.2.2 軌道交通信息特性37-38
  • 3.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軌道交通安全信息處理流程38-39
  • 3.4 中文分詞概述39-42
  • 3.4.1 中文分詞概念簡(jiǎn)介39-40
  • 3.4.2 中文分詞技術(shù)簡(jiǎn)介40-42
  • 3.5 軌道交通安全信息分詞42-47
  • 3.5.1 HMM模型42-43
  • 3.5.2 Viterbi算法43
  • 3.5.3 軌道交通安全信息分詞43-47
  • 3.6 本章小結(jié)47-49
  • 4 基于Apriori的軌道交通安全綜合評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建49-60
  • 4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法49-52
  • 4.1.1 關(guān)聯(lián)分析算法簡(jiǎn)介50-51
  • 4.1.2 Apriori算法原理51-52
  • 4.2 多維關(guān)聯(lián)規(guī)則52-55
  • 4.2.1 多層及多維關(guān)聯(lián)規(guī)則算法52-53
  • 4.2.2 軌道交通安全信息關(guān)聯(lián)規(guī)則提取算法53-55
  • 4.3 軌道交通的安全評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建55-59
  • 4.3.1 軌道交通安全詞頻指標(biāo)55-57
  • 4.3.2 軌道交通安全數(shù)據(jù)指標(biāo)57
  • 4.3.3 軌道交通安全指標(biāo)融合57
  • 4.3.4 軌道交通安全指標(biāo)融合舉例57-59
  • 4.4 本章小結(jié)59-60
  • 5 基于SVM的軌道交通安全評(píng)估算法研究60-72
  • 5.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論60-64
  • 5.1.1 經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則61-62
  • 5.1.2 VC維62
  • 5.1.3 推廣性的界62-63
  • 5.1.4 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化63-64
  • 5.2 支持向量機(jī)分類原理64-69
  • 5.2.1 最優(yōu)分類超平面65-67
  • 5.2.2 廣義最優(yōu)分類面67-68
  • 5.2.3 核函數(shù)68-69
  • 5.3 基于SVM的軌道交通安全評(píng)估69-71
  • 5.4 本章小結(jié)71-72
  • 6 軌道交通安全信息處理及安全綜合評(píng)估系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研發(fā)72-81
  • 6.1 需求分析72-75
  • 6.1.1 數(shù)據(jù)來源72-73
  • 6.1.2 系統(tǒng)功能需求73-74
  • 6.1.3 系統(tǒng)其他需求74-75
  • 6.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)75-80
  • 6.2.1 邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)75-76
  • 6.2.2 物理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)76-77
  • 6.2.3 功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)77
  • 6.2.4 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)77-80
  • 6.3 本章小結(jié)80-81
  • 7 結(jié)論與展望81-83
  • 7.1 主要結(jié)論81
  • 7.2 進(jìn)一步的工作81-83
  • 參考文獻(xiàn)83-87
  • 作者簡(jiǎn)歷87-89
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集89

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 肖俊,吳飛,莊越挺,張引;基于支持向量機(jī)與細(xì)節(jié)層次的三維地形識(shí)別與檢索[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2003年04期

2 夏國(guó)恩;曾紹華;金煒東;;支持向量回歸機(jī)在鐵路客運(yùn)量時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2006年10期

3 張華平,劉群;基于N-最短路徑方法的中文詞語(yǔ)粗分模型[J];中文信息學(xué)報(bào);2002年05期

4 許曉斌,丁豐,林碧琴,袁保宗;基于K-MEANS算法的語(yǔ)境相關(guān)矢量量化[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2000年03期

5 葉航軍,白雪生,徐光yP;基于支持向量機(jī)的人臉姿態(tài)判定[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2003年01期

6 王景雷,吳景社,孫景生,齊學(xué)斌;支持向量機(jī)在地下水位預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究[J];水利學(xué)報(bào);2003年05期

7 李光東 ,國(guó)敢;中國(guó)鐵路新一代分散自律調(diào)度集中系統(tǒng)(CTC)[J];鐵路計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2004年03期

8 張利;張?jiān)骑w;李曉敏;;自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)在地鐵環(huán)境控制中的應(yīng)用[J];現(xiàn)代城市軌道交通;2009年06期



本文編號(hào):1050259

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