基于案例推理的城市道路交通擁堵安全疏導(dǎo)決策支持技術(shù)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-12-17 08:28
隨著我國(guó)近些年經(jīng)濟(jì)建設(shè)的快速發(fā)展,機(jī)動(dòng)車保有量呈逐年遞增的趨勢(shì)。雖然各城市道路基礎(chǔ)建設(shè)的力度不斷加大,但就城市道路建設(shè)速度而言,顯然還是無(wú)法滿足不斷增長(zhǎng)的機(jī)動(dòng)車對(duì)道路交通的需求。在這種情況下,各城市道路擁堵?tīng)顩r時(shí)有發(fā)生,交通擁堵已經(jīng)成為多數(shù)城市的通病。由交通擁堵帶來(lái)的社會(huì)問(wèn)題,如交通安全、空氣污染、能源損耗、停車等諸多事故隱患嚴(yán)重的制約了城市的發(fā)展,也為經(jīng)濟(jì)建設(shè)帶來(lái)了很大的負(fù)面影響。如何在交通擁堵發(fā)生時(shí)進(jìn)行有效的疏導(dǎo),已成為各大城市交通部門減少交通擁堵、增加人員和車輛安全亟待解決的問(wèn)題。城市道路交通擁堵的形成是多方面的,其擁堵本身就是影響交通的安全問(wèn)題交通擁堵持續(xù)的時(shí)間越長(zhǎng),則會(huì)對(duì)交通安全出行的影響越大,所以對(duì)交通擁堵進(jìn)行安全疏導(dǎo)實(shí)際上就是消除交通的安全隱患。本文以案例推理為技術(shù)手段,結(jié)合當(dāng)?shù)亟煌ìF(xiàn)狀,通過(guò)調(diào)研、收集、整理、分析大量交通擁堵案例,設(shè)計(jì)出城市道路擁堵疏導(dǎo)決策支持系統(tǒng)。本文主要圍繞著案例推理決策支持技術(shù)中的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行研究,主要完成以下幾個(gè)方面的工作:1.收集大量成功疏導(dǎo)交通擁堵的解決方案,形成交通擁堵疏導(dǎo)專家案例庫(kù)。詳細(xì)分析了進(jìn)行交通擁堵疏導(dǎo)決策的關(guān)鍵因素,提出了在案...
【文章來(lái)源】:安徽理工大學(xué)安徽省
【文章頁(yè)數(shù)】:158 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
圖1.1?“4R”案例推理模型??Fig.?1.1?"4R"?Case-based?reasoning?model??
取重新評(píng)估,返回第二步執(zhí)行權(quán)重設(shè)置,重新進(jìn)行案例相似性的檢索匹配,直到??決策者對(duì)獲得的解滿意為止。??基于CBR的決策支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)流程如圖1.2所示:??用戶?§??新問(wèn)題?、案例庫(kù):??I?1??藝??I?????特征值提取?N ̄ ̄?1??????_?!??-r??I?—J ̄檢索;目似案例 ̄p案例的評(píng)價(jià)與修正?????i??I??????;|特征值權(quán)重計(jì)算卜i ̄ ̄??I?I??I???I????I??I?I??L?I??圖1.2基于CBR的決策支持系統(tǒng)案例學(xué)習(xí)過(guò)程??Fig.?1.2?Case?study?process?of?decision?support?system?based?on?CBR??案例庫(kù)作為整個(gè)推理系統(tǒng)的基礎(chǔ),所以構(gòu)建好的案例庫(kù)對(duì)整個(gè)決策支持系統(tǒng)??具有較為深遠(yuǎn)的影響。針對(duì)亟待解決的問(wèn)題,首先對(duì)應(yīng)好相關(guān)領(lǐng)域,同時(shí)需要具??備該領(lǐng)域大量的知識(shí)儲(chǔ)備,即對(duì)以往該領(lǐng)域內(nèi)各類問(wèn)題的處理解決方案進(jìn)行收集、??整理。在構(gòu)造案例庫(kù)時(shí)還需要對(duì)這些龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提取數(shù)據(jù)的特征值,??這些特征值將作為案例檢索與適配的重要依據(jù)。??以領(lǐng)域知識(shí)建立好的案例庫(kù)是為接下來(lái)的案例檢索做好準(zhǔn)備。CBR系統(tǒng)對(duì)系??統(tǒng)中輸入的新問(wèn)題進(jìn)行分析,提取問(wèn)題中的特征值檢索到案例庫(kù)中最相似的案例,??按照設(shè)定的相似百分比進(jìn)行處理方案的排序,形成當(dāng)前情景最匹配的案例列表,??最后采用適當(dāng)?shù)倪m配方案,選擇解決問(wèn)題的最佳案例。??若最終選取的案例經(jīng)過(guò)案例評(píng)價(jià)
CBR的智能決策支持系統(tǒng)的框架建立。一個(gè)完整的CBR-IDSS的系統(tǒng)在包括了??CBR-DSS體系結(jié)構(gòu)的同時(shí)還需要完成特征值的抽取、問(wèn)題匹配、收集知識(shí)、綜合??解答等多個(gè)步驟,所以完整的CBR-IDSS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1.3所示:???保存案例??? ̄當(dāng)前問(wèn)題 ̄?f?土二^?保友■???I??U???案例特征厘性的提取??;H案,檢索 ̄h建立獅」??|?|?個(gè)?|?|?Y?I??屢擺鹿?相似度?|?Y?推??丨^案例修正一?案例評(píng)價(jià)一滿足??束??I?值設(shè)罝?計(jì)笪?j?in?問(wèn)題解決??L?」??N???圖1.3CBR-IDSS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種電力設(shè)備紅外診斷算法的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 李孟興,王海燕,楊屹東,侯銳鋒,趙連政,侯力楓,楊屹勛,李鳳海,肖立,楊波. 高壓電器. 2017(08)
[2]最優(yōu)聚類個(gè)數(shù)和初始聚類中心點(diǎn)選取算法研究[J]. 張素潔,趙懷慈. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(06)
[3]不確定數(shù)據(jù)的最優(yōu)k近鄰和局部密度聚類算法[J]. 陸億紅,夏聰. 控制與決策. 2016(03)
[4]基于網(wǎng)格聚類的熱點(diǎn)路徑探測(cè)[J]. 吳俊偉,朱云龍,庫(kù)濤,王亮. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2015(01)
[5]基于案例推理的交通疏導(dǎo)輔助決策方法[J]. 張薇,何瑞春. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2014(10)
[6]案例推理研究綜述[J]. 苗海珍. 曲阜師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(03)
[7]基于CBR的高速公路路基安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)[J]. 陽(yáng)海斌. 公路工程. 2013(06)
[8]基于案例推理的地鐵非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急決策方法研究[J]. 徐亞博,汪彤,王培怡,宋冰雪,葛悅. 中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù). 2013(08)
[9]一種基于相似度矩陣的本體檢索匹配算法[J]. 楊煒辰,凌海風(fēng),武鵬,徐偉亞. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2013(22)
[10]基于案例推理的疾病診斷專家系統(tǒng)的研究[J]. 申靜. 計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2013(02)
博士論文
[1]基于交通信息提取的區(qū)域路網(wǎng)擁擠管理方法[D]. 戢曉峰.西南交通大學(xué) 2009
[2]基于知識(shí)的交通擁堵疏導(dǎo)決策方法及系統(tǒng)研究[D]. 談曉潔.東南大學(xué) 2005
碩士論文
[1]基于案例推理的類比估算方法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 方禮遠(yuǎn).國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
本文編號(hào):3539752
【文章來(lái)源】:安徽理工大學(xué)安徽省
【文章頁(yè)數(shù)】:158 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
圖1.1?“4R”案例推理模型??Fig.?1.1?"4R"?Case-based?reasoning?model??
取重新評(píng)估,返回第二步執(zhí)行權(quán)重設(shè)置,重新進(jìn)行案例相似性的檢索匹配,直到??決策者對(duì)獲得的解滿意為止。??基于CBR的決策支持系統(tǒng)學(xué)習(xí)流程如圖1.2所示:??用戶?§??新問(wèn)題?、案例庫(kù):??I?1??藝??I?????特征值提取?N ̄ ̄?1??????_?!??-r??I?—J ̄檢索;目似案例 ̄p案例的評(píng)價(jià)與修正?????i??I??????;|特征值權(quán)重計(jì)算卜i ̄ ̄??I?I??I???I????I??I?I??L?I??圖1.2基于CBR的決策支持系統(tǒng)案例學(xué)習(xí)過(guò)程??Fig.?1.2?Case?study?process?of?decision?support?system?based?on?CBR??案例庫(kù)作為整個(gè)推理系統(tǒng)的基礎(chǔ),所以構(gòu)建好的案例庫(kù)對(duì)整個(gè)決策支持系統(tǒng)??具有較為深遠(yuǎn)的影響。針對(duì)亟待解決的問(wèn)題,首先對(duì)應(yīng)好相關(guān)領(lǐng)域,同時(shí)需要具??備該領(lǐng)域大量的知識(shí)儲(chǔ)備,即對(duì)以往該領(lǐng)域內(nèi)各類問(wèn)題的處理解決方案進(jìn)行收集、??整理。在構(gòu)造案例庫(kù)時(shí)還需要對(duì)這些龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提取數(shù)據(jù)的特征值,??這些特征值將作為案例檢索與適配的重要依據(jù)。??以領(lǐng)域知識(shí)建立好的案例庫(kù)是為接下來(lái)的案例檢索做好準(zhǔn)備。CBR系統(tǒng)對(duì)系??統(tǒng)中輸入的新問(wèn)題進(jìn)行分析,提取問(wèn)題中的特征值檢索到案例庫(kù)中最相似的案例,??按照設(shè)定的相似百分比進(jìn)行處理方案的排序,形成當(dāng)前情景最匹配的案例列表,??最后采用適當(dāng)?shù)倪m配方案,選擇解決問(wèn)題的最佳案例。??若最終選取的案例經(jīng)過(guò)案例評(píng)價(jià)
CBR的智能決策支持系統(tǒng)的框架建立。一個(gè)完整的CBR-IDSS的系統(tǒng)在包括了??CBR-DSS體系結(jié)構(gòu)的同時(shí)還需要完成特征值的抽取、問(wèn)題匹配、收集知識(shí)、綜合??解答等多個(gè)步驟,所以完整的CBR-IDSS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1.3所示:???保存案例??? ̄當(dāng)前問(wèn)題 ̄?f?土二^?保友■???I??U???案例特征厘性的提取??;H案,檢索 ̄h建立獅」??|?|?個(gè)?|?|?Y?I??屢擺鹿?相似度?|?Y?推??丨^案例修正一?案例評(píng)價(jià)一滿足??束??I?值設(shè)罝?計(jì)笪?j?in?問(wèn)題解決??L?」??N???圖1.3CBR-IDSS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種電力設(shè)備紅外診斷算法的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 李孟興,王海燕,楊屹東,侯銳鋒,趙連政,侯力楓,楊屹勛,李鳳海,肖立,楊波. 高壓電器. 2017(08)
[2]最優(yōu)聚類個(gè)數(shù)和初始聚類中心點(diǎn)選取算法研究[J]. 張素潔,趙懷慈. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(06)
[3]不確定數(shù)據(jù)的最優(yōu)k近鄰和局部密度聚類算法[J]. 陸億紅,夏聰. 控制與決策. 2016(03)
[4]基于網(wǎng)格聚類的熱點(diǎn)路徑探測(cè)[J]. 吳俊偉,朱云龍,庫(kù)濤,王亮. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2015(01)
[5]基于案例推理的交通疏導(dǎo)輔助決策方法[J]. 張薇,何瑞春. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2014(10)
[6]案例推理研究綜述[J]. 苗海珍. 曲阜師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(03)
[7]基于CBR的高速公路路基安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)[J]. 陽(yáng)海斌. 公路工程. 2013(06)
[8]基于案例推理的地鐵非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急決策方法研究[J]. 徐亞博,汪彤,王培怡,宋冰雪,葛悅. 中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù). 2013(08)
[9]一種基于相似度矩陣的本體檢索匹配算法[J]. 楊煒辰,凌海風(fēng),武鵬,徐偉亞. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2013(22)
[10]基于案例推理的疾病診斷專家系統(tǒng)的研究[J]. 申靜. 計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2013(02)
博士論文
[1]基于交通信息提取的區(qū)域路網(wǎng)擁擠管理方法[D]. 戢曉峰.西南交通大學(xué) 2009
[2]基于知識(shí)的交通擁堵疏導(dǎo)決策方法及系統(tǒng)研究[D]. 談曉潔.東南大學(xué) 2005
碩士論文
[1]基于案例推理的類比估算方法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 方禮遠(yuǎn).國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
本文編號(hào):3539752
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