检索结果-南通市图书馆

检索条件"主题词=事故辨识"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

城市交叉口进口道交通事故辨识与应急管控方法

城市交叉口进口道交通事故辨识与应急管控方法

引用

作者：杜英翠山东理工大学

学位级别：硕士

交叉口各类车流交叉运行,冲突区域多,极易发生交通事故。交叉口交通事故会导致交叉口通行能力急剧下降。这类事故如果处理不及时,容易产生排队溢出现象,导致交通拥堵在相邻交叉口传播,最终造成大范围的交通瘫痪。近年来,电子警察、卡口... 详细信息

交叉口各类车流交叉运行,冲突区域多,极易发生交通事故。交叉口交通事故会导致交叉口通行能力急剧下降。这类事故如果处理不及时,容易产生排队溢出现象,导致交通拥堵在相邻交叉口传播,最终造成大范围的交通瘫痪。近年来,电子警察、卡口设备等交叉口新型交通信息采集技术迅速发展,为交叉口交通事故辨识与应急管控提供了保障。为此,本文针对进口道交通事故开展了一系列研究,主要研究内容如下:(1)提出了基于电警和卡口数据的交通参数提取及估算方法。本文结合目标要求对电警和卡口数据进行预处理,解决数据缺失和数据异常问题,挖掘电警和卡口数据蕴含的交通信息,构建交通参数提取及估算方法,成功提取了交通量、车头时距、延误和排队长度四参数,构建了参数采集流程,为进口道事故影响特征分析奠定了基础。(2)研究了交通量、车头时距、排队长度和延误四参数受事故影响的变化特征,通过分析阻塞车道数、阻塞车道长度和大型车占比三个影响因子对通行能力的影响,构建了通行能力修正模型,进一步分析了交叉口进口道事故的影响特征。(3)构建了一种基于自编码算法的进口道事故辨识模型。模型以进口车道流量标准差为输入参数,通过评估预测值和实际检测数据的差异性来识别进口道事故。选取淄博市中心城区的14个交叉口作为研究区域,提取该区域的交通参数数据和交通事故数据对自编码算法进行实例验证。结果表明相较于朴素贝叶斯和支持向量机,自编码算法能更加有效地提升进口道事故检测效果和检测效率。(4)提出了三级进口道事故应急管控方法。其中第一级应急管控方法针对事故交叉口进行信号配时优化;第二级应急管控方法在第一级管控方法的基础上,对上游交叉口进行截流控制,控制被阻进口道的驶入-驶出量,使拥堵进一步消散;第三级应急管控方法在信号配时优化的基础上增加了路径诱导,采用“L级别”准则确定诱导范围,对事故交叉口上游“L”范围的车辆进行诱导,使其避开事故路段,最大化减轻事故对交通的影响。(5)基于SUMO仿真验证了三级应急管控策略的有效性。以淄博市中心城区路网为例,借助Open Street Map(OSM)获取路网,通过实地调查和视频数据采集路网交通量数据,以南京路与华光路交叉口为例搭建仿真环境。选取平均车速、车均延误、慢速车的数量和拥堵消散时长作为路网运行状态的评价指标;选取平均排队长度、停车次数和拥堵消散时长作为事故进口道通行水平的评价指标,对应急管控方法进行评价,结果显示,与现行方案相比,应急管控方法使事故交叉口平均排队长度、平均停车次数和拥堵消散时长分别下降42.58%、64.27%、和34.13%。对于路网运行状态而言,其平均车速提高19.35%,路网中慢速车的数量、车均延误和拥堵消散时长分别下降60.87%、24.44%、36.01%。本文以进口道交通事故为研究对象,实现了交叉口进口道事故辨识与应急管控方案设计。有效减轻了交通事故带来的负面影响,提高了城市交通安全。

关键词：交叉口进口道事故自编码事故辨识应急管控 SUMO

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于机器学习的地下综合管廊安全状况评估方法的研究

基于机器学习的地下综合管廊安全状况评估方法的研究

引用

作者：胡联粤广东技术师范大学

学位级别：硕士

地下综合管廊是适应未来城市发展需要的综合、现代、集中城市运输系统。管廊设施系统复杂,安全风险高,结构复杂,对安全产生重大影响,在地下综合管廊运维过程中,保证地下综合管廊的安全是一个不可忽视的问题。本文对基于机器学习的地下... 详细信息

地下综合管廊是适应未来城市发展需要的综合、现代、集中城市运输系统。管廊设施系统复杂,安全风险高,结构复杂,对安全产生重大影响,在地下综合管廊运维过程中,保证地下综合管廊的安全是一个不可忽视的问题。本文对基于机器学习的地下综合管廊安全状况评估方法进行了深入的研究,从风险识别、模型构建、实验论证、平台构建四个方面对地下综合管廊安全状况开展研究。论文的主要研究内容如下:对于地下综合管廊安全影响因素层次不明显的问题,本文从安全整体的视角,综合分析了可能影响安全系统运行状况的基本组成要素,对地下综合管廊安全系统的事故进行安全风险与影响的因素进行归类硏究,形成了地下综合管廊系统安全事故的辨识系统。对制定地下综合管廊安全策略、合理开展地下综合管廊建设提供科学有效的指导。对于地下综合管廊安全状况评估困难,带有人为主观性的问题,本文在地下综合管廊安全事故辨识系统的基础之上,以广东省某高新区的地下综合管廊安全状况数据为研究样本,构建基于机器学习的地下综合管廊安全状况评估模型,然后对综合管廊的安全状况进行评估,综合考虑F1-score与AUC值,得出XGBoost评估模型更适合进行地下综合管廊安全状况的度量;在模型优化的阶段,使用贝叶斯优化分析算法对模型进行调优。最终实验证明优化后的算法在地下综合管廊安全状况评估上的性能得到了进一步提升,其中AUC值能达到95.99%,F1-score能达到91.53%。针对传统地下综合管廊安全管理平台评估准确率低的问题,本文搭建地下综合管廊安全管理平台,使用地下综合管廊安全状况评估模型实时对管廊的安全状况进行预测,实现管控一体化。经过安全状况评估实验,结果证明该地下综合管廊安全管理平台安全状况评估准确率达到86.39%,相比于传统的阈值评估方式,提高了7.64%的准确率。安全、高效、便捷的综合管廊是国家、社会大力倡导的基础性设施,基于机器学习的地下综合管廊安全状况评估方法研究,对于地下综合管廊的建设、运营与维护有一定的理论指导和实践借鉴价值,一定程度上推动地下综合管廊的安全保障研究。

关键词：地下综合管廊机器学习事故辨识安全状况评估

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

全选清除本页清除全部题录导出标记到“检索档案”

共1页 << < 1 > >>

回到顶部

执行限定条件

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：