本文關(guān)鍵詞：高速公路應(yīng)急車輛資源需求預(yù)測與配置

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【摘要】：摘要：隨著高速公路交通事故的增加,應(yīng)急救援變得非常重要,其中應(yīng)急資源是應(yīng)急救援的基礎(chǔ)和保障,如何確定高速公路所需的應(yīng)急資源數(shù)量,以及如何將資源合理配置在高速公路不同救援站,以便高效處理交通事故,已經(jīng)成為亟待解決的問題。本文圍繞高速公路應(yīng)急車輛資源的需求與配置進(jìn)行研究,具體工作如下： (1)通過梳理高速公路救援流程,分析高速公路應(yīng)急資源需求并分類,根據(jù)事故統(tǒng)計(jì)年報(bào)與事故致因理論,研究影響高速公路應(yīng)急資源需求的因素,將道路事故危險(xiǎn)源分為道路狀況、附屬設(shè)施、氣候條件、車流量四類,并建立二級(jí)高速公路事故危險(xiǎn)源指標(biāo)體系。 (2)研究危險(xiǎn)源屬性指標(biāo)和解空間相匹配的案例結(jié)構(gòu),建立適合量化應(yīng)急車輛資源的案例推理預(yù)測模型。首次將道路事故危險(xiǎn)源與應(yīng)急車輛資源需求作為關(guān)鍵因素建立案例庫,采用層次分析法計(jì)算二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。并針對(duì)案例推理預(yù)測中解空間調(diào)整的困難與不足,創(chuàng)新性的提出差異系數(shù)來修正需求預(yù)測結(jié)果。 (3)根據(jù)高速公路資源配置的特點(diǎn)和性質(zhì),研究高速公路救援站資源配置的目標(biāo)函數(shù)和約束條件。以成本一定的情況下救援效率最高作為目標(biāo)函數(shù),考慮路段危險(xiǎn)程度、救援時(shí)間、最小資源需求等參數(shù),采用數(shù)學(xué)規(guī)劃的方法建立資源配置模型,并對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了確定和量化研究。 (4)通過研究適合配置模型求解的粒子編碼方式、及其學(xué)習(xí)因子、最大最小收斂速度和收斂位置等參數(shù),將粒子群啟發(fā)式優(yōu)化算法與資源配置模型相結(jié)合,并確定基于粒子群算法求解配置模型的步驟及流程。通過MATLAB軟件平臺(tái)開發(fā)基于PSO的資源配置模型程序。 (5)實(shí)例驗(yàn)證與應(yīng)用結(jié)果表明：案例推理能較好地預(yù)測高速公路應(yīng)急車輛資源的需求,所提出的差異系數(shù)法在修正預(yù)測結(jié)果后明顯提高了預(yù)測結(jié)果的精度。粒子群算法可以很好的解決資源配置全局搜索問題,且資源配置結(jié)果科學(xué)合理,對(duì)實(shí)際應(yīng)用有很好的借鑒意義。
【關(guān)鍵詞】：高速公路 應(yīng)急車輛 需求與配置 案例推理 差異系數(shù) 數(shù)學(xué)規(guī)劃 粒子群算法
【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)】：U492.8
【目錄】：

• 致謝5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 緒論12-22
• 1.1 研究背景12-15
• 1.1.1 問題的提出12-14
• 1.1.2 研究目的和意義14-15
• 1.1.3 項(xiàng)目支撐15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.1 國內(nèi)外應(yīng)急資源需求研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 國內(nèi)外應(yīng)急資源配置研究現(xiàn)狀16-18
• 1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線18-22
• 1.3.1 研究內(nèi)容18-19
• 1.3.2 技術(shù)路線19-22
• 2 高速公路應(yīng)急車輛資源需求與量化分析22-34
• 2.1 高速公路應(yīng)急需求22-24
• 2.1.1 高速公路應(yīng)急救援流程概述22-23
• 2.1.2 高速公路應(yīng)急資源需求及其分類23-24
• 2.2 高速公路應(yīng)急車輛資源及量化分析24-26
• 2.2.1 應(yīng)急車輛資源及其用途24-26
• 2.2.2 應(yīng)急車輛資源的量化分析26
• 2.3 高速公路應(yīng)急車輛資源需求影響因素分析26-34
• 2.3.1 高速公路事故危險(xiǎn)源分析26-33
• 2.3.2 高速公路事故危險(xiǎn)源指標(biāo)體系33-34
• 3 高速公路應(yīng)急車輛資源需求預(yù)測34-52
• 3.1 需求預(yù)測方法對(duì)比分析與確定34-35
• 3.2 基于案例推理的應(yīng)急車輛資源需求預(yù)測35-43
• 3.2.1 案例推理理論36-37
• 3.2.2 應(yīng)急車輛需求的案例組成與表示37-38
• 3.2.3 建立應(yīng)急車輛資源需求預(yù)測案例庫38-40
• 3.2.4 基于層次分析法的案例匹配計(jì)算40-43
• 3.3 基于差異系數(shù)的改進(jìn)型案例推理方法研究43-45
• 3.3.1 解空間調(diào)整思想43-44
• 3.3.2 基于差異系數(shù)的解空間調(diào)整44-45
• 3.3.3 基于改進(jìn)型案例推理的資源需求預(yù)測步驟45
• 3.4 案例驗(yàn)證與分析45-52
• 3.4.1 危險(xiǎn)源指標(biāo)權(quán)重45-47
• 3.4.2 差異系數(shù)修正效果驗(yàn)證47-52
• 4 高速公路應(yīng)急車輛資源配置建模與求解52-68
• 4.1 應(yīng)急車輛資源配置問題描述52-53
• 4.2 建立應(yīng)急車輛資源配置模型53-57
• 4.2.1 資源配置建模分析53-54
• 4.2.2 目標(biāo)函數(shù)分析54-55
• 4.2.3 約束條件分析55-56
• 4.2.4 資源配置模型56-57
• 4.3 研究與確定應(yīng)急車輛資源配置模型參數(shù)57-62
• 4.3.1 基于模糊綜合評(píng)判的路段危險(xiǎn)程度57-60
• 4.3.2 救援站到應(yīng)急點(diǎn)的救援時(shí)間60-61
• 4.3.3 路段資源需求61-62
• 4.3.4 最大救援時(shí)間62
• 4.3.5 資源種類62
• 4.4 基于粒子群的資源配置模型求解算法62-68
• 4.4.1 資源配置模型求解算法62
• 4.4.2 粒子群算法62-64
• 4.4.3 粒子群算法與資源配置模型相結(jié)合64-65
• 4.4.4 應(yīng)急車輛資源配置模型的求解流程65-66
• 4.4.5 算法參數(shù)的設(shè)定66-68
• 5 基于GZA案例的應(yīng)急車輛資源需求預(yù)測與配置68-74
• 5.1 應(yīng)急車輛資源需求預(yù)測68-70
• 5.2 應(yīng)急車輛資源優(yōu)化配置70-74
• 5.2.1 配置模型參數(shù)設(shè)置70-71
• 5.2.2 基于粒子群算法的資源配置結(jié)果與分析71-74
• 6 結(jié)論與展望74-76
• 6.1 主要研究結(jié)論與成果74-75
• 6.2 研究展望75-76
• 參考文獻(xiàn)76-80
• 附錄A80-81
• 附錄B81-83
• 附錄C83-86
• 附錄D86-90
• 作者簡歷90-94
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集94

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：748464