伴隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的加速,我國(guó)城市數(shù)量、城市人口、城市汽車(chē)保有量等都在快速增加,這在方便人們生產(chǎn)生活的同時(shí)也產(chǎn)生了如交通擁堵、事故頻發(fā)等諸多問(wèn)題。交通警力也顯得愈加不足,致使城市道路交通事故發(fā)生時(shí)警力不能在第一時(shí)間到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行疏導(dǎo)救援,而這往往會(huì)給城市交通帶來(lái)二次傷害,造成交通擁堵、事故升級(jí)等的情形。這更加反應(yīng)出交通警力應(yīng)急響應(yīng)對(duì)城市交通發(fā)展的重要性。針對(duì)以上問(wèn)題,本文通過(guò)對(duì)城市事故多發(fā)區(qū)域警力應(yīng)急調(diào)度點(diǎn)的配置方案進(jìn)行研究,以提升調(diào)度點(diǎn)配置的科學(xué)性、有效性以及合理性,提高交通警力在面向城市道路事故發(fā)生時(shí)的響應(yīng)速度,降低因事故發(fā)生而造成的交通擁堵以及事故升級(jí)等引發(fā)的對(duì)城道路交通產(chǎn)生的二次傷害。本文通過(guò)對(duì)北京市交通事故數(shù)據(jù)的分析處理,對(duì)研究區(qū)域內(nèi)事故數(shù)據(jù)的時(shí)空特性進(jìn)行了詳細(xì)的分析,并通過(guò)建立K-Means聚類(lèi)模型,將處理后的事故數(shù)據(jù)依據(jù)其所處不同時(shí)段劃分出多個(gè)事故多發(fā)區(qū)域,并依據(jù)事故多發(fā)區(qū)域所處位置構(gòu)建基于最短時(shí)間權(quán)重的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D;結(jié)合該路網(wǎng)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D采用圖論原理建立基于事故多發(fā)區(qū)域的警力應(yīng)急調(diào)度點(diǎn)配置模型;針對(duì)模型的求解,本文通過(guò)引入反向?qū)W習(xí)以及變鄰域搜索算法的理論對(duì)人工蜂群算法進(jìn)... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

017年與2008年全國(guó)交通狀況發(fā)展對(duì)比圖

１．４本章小結(jié)??本章主要對(duì)論文的研究背景、研究意義以及目標(biāo)進(jìn)行論述，分析總結(jié)了道路緊??急事故處置國(guó)內(nèi)外研宄現(xiàn)狀、調(diào)度點(diǎn)選址問(wèn)題國(guó)內(nèi)外研宄現(xiàn)狀以及人工蜂群算法??的國(guó)內(nèi)外研宄現(xiàn)狀，最后簡(jiǎn)要概述了論文的章節(jié)內(nèi)容以及論文的技術(shù)路線。??１１??

．．４／１０／１?９：３７?水南路水屯路口?．?Ｉ６－６９７４０Ｓ?１１７．０３３６１５??４／１０／１?９：３７?叭溝門(mén)鄉(xiāng)政府?—?４０．９０８６４７?１１６．６２８４１??４／１０／１?９：３７?房山良坨路通勤班車(chē)崗上村站?３９．７６７５３６?１１６．０７６２２５??４／１０／１?９：３８￣?密云西大橋橋上?４０．３６９０６６?ＶＩ?６．８３１３１１??４／１０／１?９：３８?雍和大廈后生青龍胡同內(nèi)?３９．９Ｓ４７７８?１１６．４２７３１１４／１０／１?９：３８?馬家堡東路銀泰百貨門(mén)前?３９．８Ｓ６４１Ｓ?１１６．３９３３１７??）４／１０／１?９：３８?—西客站北廣場(chǎng)格林豪泰酒店門(mén)前?—３９．９０３７８３?１１６．３３９１５６??４／１０／１?９：３８?延慶八達(dá)嶺國(guó)家糧食儲(chǔ)備庫(kù)門(mén)前?４０．３６７８３７?１１５．９８３５０９??４／１０／１?９：３９?—石佛營(yíng)東里?１１１?號(hào)樓前?３９．９４０３７８?１１６．５０８９０６??１４／１０／１?９：４０?懷柔肩前東街?１９?號(hào)樓前?４０．３２３０６９?１１６．６４５１９７??１４／１０／１?９：４１?—ｊｇ州復(fù)興北里小區(qū)?２２?號(hào)樓?￣?３９．９０４４９２?￣?１１６．６４９０１２１４／１０／１?９：４１?—１０１?國(guó)道至紅螺寺方向路口?４０．３８０９７?１１６．６３１６９３??圖２－２處理后數(shù)據(jù)??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ?Ｄａｔａ??事故數(shù)據(jù)的特殊性，不同時(shí)期乃至不同時(shí)段的事故數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)，因此需要將事故數(shù)據(jù)依據(jù)時(shí)間的不同進(jìn)行分類(lèi)，本文將２０１４據(jù)劃分為國(guó)慶期間以及非國(guó)慶期間

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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[3]基于反向?qū)W習(xí)的人工蜂群算法及應(yīng)用研究[D]. 魏博洋.沈陽(yáng)建筑大學(xué) 2016
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本文編號(hào)：3411428