本文關(guān)鍵詞：基于安全域的軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：軌道交通系統(tǒng)目前已經(jīng)成為城市公共交通體系的骨干,有效地減緩城市交通壓力。加強(qiáng)對(duì)城市軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估與預(yù)測(cè),為提高網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)管控能力和安全性提供可靠的參照依據(jù),實(shí)現(xiàn)由“被動(dòng)安全”向“主動(dòng)安全”的轉(zhuǎn)變,對(duì)于保障城市軌道交通系統(tǒng)的高效、安全和可靠運(yùn)營(yíng)具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文針對(duì)軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè),主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究：(1)在分析軌道交通發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,對(duì)北京軌道交通路網(wǎng)基本特征分析,得出北京軌道交通路網(wǎng)具有整體連通性較差、網(wǎng)絡(luò)較脆弱等特征；并對(duì)現(xiàn)有的安全域空間理論、安全狀態(tài)評(píng)估及預(yù)測(cè)等研究進(jìn)行深入分析,提出具有普適性的基于安全狀態(tài)變量的安全域空間理論模型。(2)提出基于主成分分析的軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)特征提取方法。以北京軌道交通路網(wǎng)為例,從安全性和可靠性對(duì)軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)變量擇取和采集,通過(guò)分析提取的主成分得出,軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)變量間具有較強(qiáng)的相關(guān)性,與客流、關(guān)鍵設(shè)備相關(guān)的狀態(tài)變量對(duì)軌道交通路網(wǎng)運(yùn)營(yíng)安全影響較大,提取出的兩個(gè)主成分能夠保留路網(wǎng)絕大部分安全狀態(tài)信息,為路網(wǎng)的安全狀態(tài)評(píng)估提供數(shù)據(jù)支撐。(3)針對(duì)軌道交通路網(wǎng)不同安全狀態(tài)間的界限具有高度模糊性問(wèn)題,研究并提出基于IT2FCM和TOPSIS的安全狀態(tài)評(píng)估方法。結(jié)果表明,與傳統(tǒng)FCM相比,基于IT2FCM的軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)評(píng)估方法能較好地評(píng)估軌道交通路網(wǎng)的不同安全狀態(tài),TOPSIS方法較為客觀地量化軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài),對(duì)軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)等級(jí)劃分更形象地表述基于安全狀態(tài)變量的軌道交通路網(wǎng)安全域估計(jì)。(4)基于安全狀態(tài)評(píng)估的研究成果,進(jìn)一步探討了基于ARMA和GA-SVR模型的軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)預(yù)測(cè)問(wèn)題,詳細(xì)闡述ARMA模型和GA-SVR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建模過(guò)程并進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證,證明GA-SVR模型能夠精確地預(yù)測(cè)軌道交通路網(wǎng)的安全狀態(tài)趨勢(shì),實(shí)現(xiàn)由“被動(dòng)安全”向“主動(dòng)安全”的轉(zhuǎn)變。
【關(guān)鍵詞】：軌道交通路網(wǎng) 安全域 安全狀態(tài)評(píng)估 狀態(tài)預(yù)測(cè)
【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】：2016
【分類號(hào)】：U298
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-15
• 1.1 選題背景11-12
• 1.2 選題目的及意義12
• 1.3 主要內(nèi)容和技術(shù)路線12-15
• 1.3.1 論文主要內(nèi)容12-13
• 1.3.2 技術(shù)路線13-15
• 2 相關(guān)概念及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-33
• 2.1 軌道交通路網(wǎng)概述15-26
• 2.1.1 軌道交通路網(wǎng)基本形態(tài)15-16
• 2.1.2 軌道交通發(fā)展現(xiàn)狀16-18
• 2.1.3 北京軌道交通路網(wǎng)基本特征分析18-26
• 2.2 安全域空間理論26-28
• 2.3 軌道交通安全狀態(tài)研究現(xiàn)狀28-31
• 2.3.1 安全狀態(tài)影響因素分析28-30
• 2.3.2 安全狀態(tài)評(píng)估理論方法30-31
• 2.4 安全狀態(tài)預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 3 基于主成分分析的軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)特征提取33-49
• 3.1 軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)變量擇取33-39
• 3.1.1 安全性狀態(tài)變量擇取34-36
• 3.1.2 可靠性狀態(tài)變量擇取36-39
• 3.2 主成分分析的基本原理39-43
• 3.3 基于主成分分析的安全狀態(tài)特征提取43-48
• 3.3.1 軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)變量分析44-46
• 3.3.2 基于主成分分析的軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)特征提取46-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 4 基于IT2FCM和TOPSIS的軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)評(píng)估49-67
• 4.1 引言49-50
• 4.2 二型模糊模糊C均值聚類原理50-59
• 4.2.1 二型模糊集合50-51
• 4.2.2 FCM算法51-54
• 4.2.3 IT2FCM算法54-59
• 4.3 基于TOPSIS的安全域等級(jí)劃分59-60
• 4.4 算例分析60-66
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備61-64
• 4.4.2 安全狀態(tài)評(píng)估結(jié)果及分析64-66
• 4.5 本章小結(jié)66-67
• 5 基于GA-SVR模型的軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)預(yù)測(cè)67-81
• 5.1 引言67-68
• 5.2 基于ARMA模型的軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)預(yù)測(cè)模型68-70
• 5.3 基于GA-SVR模型的軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)預(yù)測(cè)模型70-74
• 5.3.1 支持向量回歸模型70-72
• 5.3.2 基于GA-SVR的安全狀態(tài)預(yù)測(cè)模型72-74
• 5.4 算例分析74-80
• 5.4.1 ARMA模型預(yù)測(cè)74-76
• 5.4.2 GA-SVR模型預(yù)測(cè)76-80
• 5.5 本章小結(jié)80-81
• 6 總結(jié)與展望81-83
• 參考文獻(xiàn)83-89
• 附錄A89-91
• 附錄B91-93
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果93-97
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集97

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  本文關(guān)鍵詞：基于安全域的軌道交通路網(wǎng)安全狀態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：394352