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基于视频识别数据的负二项分布交通冲突预测模型研究

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基于视频识别数据的负二项分布交通冲突预测模型研究

作者：蒋威西南交通大学

学位级别：硕士

传统的交通安全评估方法主要是以交通事故为指标。但是以交通事故作为指标的评估模型存在样本少且数据采集滞后的问题,统计数据存在大量误统漏报和数据统计分析的不真实、不准确。因此,交通冲突作为新的交通安全评估指标,具有样本量大... 详细信息

传统的交通安全评估方法主要是以交通事故为指标。但是以交通事故作为指标的评估模型存在样本少且数据采集滞后的问题,统计数据存在大量误统漏报和数据统计分析的不真实、不准确。因此,交通冲突作为新的交通安全评估指标,具有样本量大、数据即时的优点,逐渐取代交通事故成为交通安全评价核心内容。本文以交通冲突为指标,采用视频识别方法采集了南京市仙林东南某区域的交通冲突数据,并建立全新的加入交互变量的MLE-NBR预测模型。具体工作内容如下:(1)对城市交通冲突产生原因、冲突类型、发生地点等进行研究分析,对比不同交通环境下交通冲突的特性,并系统分析交通冲突的产生因素,用五种分类方法对交通冲突进行分类。总结现有研究中交通冲突的三种判定方法:空间距离法、时间距离法以及碰撞能量法,选定TTC时间距离作为本文交通冲突判定指标;(2)介绍现有冲突数据采集的方法,分析了传统人工观测及微观仿真的劣势,介绍视频识别冲突数据提取方法,构建交通冲突计算机视频识别系统框架,及视频识别具体操作步骤:图像坐标转换—背景生成—运动目标检测与跟踪—运动目标轨迹预设—交通冲突判定与提取,并通过Python中的PIL和pytesseract库以及OCR图像识别接口编写图像识别程序代码;(3)选取南京市指定区域(文苑路、仙林大道、仙隐北路、仙境路所围区域)所有路段进行数据采集,根据航拍及摄像视频,共采集并选取样本324个。统计交通量及交通冲突产生数,系统分析数据特征,甄别冲突原因和冲突类型;(4)选定泊松模型为基础模型,并对其进行推广,建立加入交互变量的MLE-NBR冲突预测模型,选取冲突次数作为输出变量,选取部分影响冲突发生的参数作为解释变量,以南京市仙林东南区域为实例代入模型进行拟合,分析发现直行交通量、车流速度及交互变量对模型的影响更为显著。当直行交通量、车流速度、交互变量三项参数各自独立提升1%时,模型结果即冲突频次分别增加0.78%、0.65%和0.56%。通过计算得出,传统泊松模型预测结果平均误差为31.50%,MLE-NBR模型预测结果平均误差为22.15%。精度提高了约30%。

关键词：交通冲突预测视频识别极大似然估计交互变量负二项分布

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基于优化前馈神经网络的铁路建设风险评估

软件工程 2020年第10期23卷 26-29页

作者：吴志强王波上海理工大学管理学院上海200093

铁路建设风险评估是铁路建设项目中重要的一环。针对传统铁路建设风险评估方法中存在的不足,本文提出了一种基于粒子群优化的交互变量BP神经网络评估模型,并将其应用于欧洲国家铁路建设的风险评估,训练集评估结果和验证集评估结果均显... 详细信息

铁路建设风险评估是铁路建设项目中重要的一环。针对传统铁路建设风险评估方法中存在的不足,本文提出了一种基于粒子群优化的交互变量BP神经网络评估模型,并将其应用于欧洲国家铁路建设的风险评估,训练集评估结果和验证集评估结果均显示该模型能够有效地预测评估铁路建设的风险等级,具有较高的评估精度。

关键词：铁路建设风险评估 BP神经网络交互变量粒子群算法

生产率异质性视角下企业对外直接投资区位选择——基于中国企业层面数据的经验研究

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商业时代 2014年第12期 95-96页

作者：王建辉安阳师范学院河南安阳455000

本文基于2008年中国企业层面数据,使用多元回归模型经验研究生产率异质性、市场规模与生产率异质性交互变量对企业对外直接投资区位选择的影响,研究发现生产率高的企业倾向于到市场规模大的区位进行对外直接投资。这个结论对于企业选择... 详细信息

本文基于2008年中国企业层面数据,使用多元回归模型经验研究生产率异质性、市场规模与生产率异质性交互变量对企业对外直接投资区位选择的影响,研究发现生产率高的企业倾向于到市场规模大的区位进行对外直接投资。这个结论对于企业选择对外直接投资区位具有重要的参考意义:高生产率的企业应尽可能选择到市场规模大的区位进行直接投资,从而可以获取规模经济和范围经济;低生产率的企业应尽可能选择到市场规模小的区位进行直接投资,从而可以减少市场竞争。

关键词：生产率异质性对外直接投资区位交互变量

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坐标转换中回归分析模型的检验

工程勘察 2017年第11期45卷 63-66页

作者：黄发秀钟连琨广西国土测绘院南宁530023

不同坐标系间的坐标转换因重合点数量及质量的不同有不同的转换模型,回归分析模型是其中一种行之有效的方法。回归分析所依赖于设定模型是正确的,否则所得的模型将严重影响坐标转换的质量。由于模型中设立了交互变量项,其对模型的作用... 详细信息

不同坐标系间的坐标转换因重合点数量及质量的不同有不同的转换模型,回归分析模型是其中一种行之有效的方法。回归分析所依赖于设定模型是正确的,否则所得的模型将严重影响坐标转换的质量。由于模型中设立了交互变量项,其对模型的作用难于捕捉,用通常的F、t方法检验经常失效。如何检验判定回归模型是否有效、最佳,在实际工作中往往被人为忽略。从目前可查阅测绘方面的文献来看,也很少涉及这方面的讨论。本文就此讨论坐标转换中回归分析模型的检验方法,供同行们参考。

关键词：坐标变换回归分析交互变量模型检验