基于粗糙集的公路交通安全预警研究

发布时间：2017-05-14 05:07

  本文关键词：基于粗糙集的公路交通安全预警研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：自从汽车发明以后,交通事故就一直没有离开过人们的视线。随着时代的进步,交通安全问题越来越受到人们的重视。交通安全意味事故发生后所造成的损失人们是可以接受的；当损失超过了人们心里所能接受的范围,则交通就不安全了。交通安全问题是一类极其特殊问题,交通系统既受系统内部因素的制约,又受系统外部环境的干扰。人、车辆、道路、环境、管理等因素都会对公路的运行带来危险。这些因素具有不确定性或难以量化的特点,且缺乏数据支持,而现在的分析方法是基于人为主观进行判断的。针对上述存在的问题,首先,本文对公路交通安全预警系统的构建进行了理论研究。明确了预警系统的概念,对预警系统的构建原则、预警过程、活动内容、系统的功能、运作流程以及系统框架进行了研究。然后,对粗糙集理论进行研究,利用其具有处理不确定性和不完整性信息的特点,特别是属性约简功能、属性重要度原理、规则生成原理,建立了的基于粗糙集的公路交通安全预警模型。结合实例,建立了人为因素、车辆因素、道路因素、环境因素和管理因素的综合预警指标体系,利用粗糙集的知识粒度和属性重要度进行预警指标的筛选和指标权重的确定,得到了计算结果。最后,以GIS-T为依托,以Java、 JSP、SQL Server、GXI设计等为开发工具,开发了公路交通安全预警系统应用软件,该软件操作简便,易于理解。该软件并获得了由中华人民共和国国家版权局颁发的计算机软件著作权登记证书(见附录3)。
【关键词】：粗糙集 交通安全 预警理论 交通地理信息系统
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U492.8
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-20
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意义12
• 1.3 研究现状12-15
• 1.3.1 国外交通安全预警研究现状12-13
• 1.3.2 国内交通安全预警研究现状13-14
• 1.3.3 传统预警模型与方法14-15
• 1.4 粗糙集应用到交通安全预警系统可行性分析15-17
• 1.4.1 粗糙集理论在预警领域应用现状15-16
• 1.4.2 粗糙集理论应用交通安全预警系统的优势16-17
• 1.5 研究内容和技术路线17-20
• 1.5.1 研究内容17-18
• 1.5.2 论文创新之处18
• 1.5.3 技术路线18-20
• 第2章 公路交通安全预警系统框架的构建20-28
• 2.1 预警理论20
• 2.2 预警系统构建的原则20-21
• 2.3 预警系统的预警过程21-22
• 2.3.1 明确警情21
• 2.3.2 寻找警源21
• 2.3.3 分析警兆21
• 2.3.4 预报警度21-22
• 2.4 预警系统的活动内容22-23
• 2.4.1 预警分析22-23
• 2.4.2 预控对策23
• 2.5 预警系统的功能23-24
• 2.6 预警系统的运作流程24-28
• 2.6.1 预警系统的构建24
• 2.6.2 预警信息的录入24
• 2.6.3 建立预警指标体系24
• 2.6.4 构建预警模型24
• 2.6.5 进行综合评价24-25
• 2.6.6 预警结果输出和预控对策25
• 2.6.7 公路交通安全预警警限的划分25-27
• 2.6.8 预警危机的预防对策27-28
• 第3章 公路交通安全预警指标体系的构建28-46
• 3.1 公路交通安全致灾因素分析28-34
• 3.1.1 人的因素28-29
• 3.1.2 车的因素29-30
• 3.1.3 道路因素30-31
• 3.1.4 环境因素31-33
• 3.1.5 管理因素33-34
• 3.2 预警指标体系构建原则34-35
• 3.3 预警指标体系的构建35-46
• 3.3.1 人的预警因素指标36-37
• 3.3.2 车辆预警因素指标37-39
• 3.3.3 道路预警因素指标39-41
• 3.3.4 管理因素预警指标41-42
• 3.3.5 环境因素预警指标42-44
• 3.3.6 预警指标值的确定44-46
• 第4章 基于粗糙集的公路交通安全预警模型的研究46-62
• 4.1 粗糙集基本理论46-48
• 4.1.1 粗糙集理论的特点46
• 4.1.2 粗糙集理论的基本概念46-48
• 4.2 基于粗糙集的公路交通安全预警模型构建48-54
• 4.2.1 路段单元的选取48-49
• 4.2.2 交通安全预警模型的建立49-50
• 4.2.3 预警指标数据同趋化处理50
• 4.2.4 定量指标无量纲化50-51
• 4.2.5 预警指标监测值离散化处理方法51
• 4.2.6 基于知识粒度和属性重要度的权重模型51-52
• 4.2.7 基于粗糙集理论的公路交通安全预警模型52-54
• 4.3 仿真案例分析54-62
• 4.3.1 数据的同趋化处理54-55
• 4.3.2 数据无量纲化处理55-56
• 4.3.3 二级预警指标筛选与权重确定56-59
• 4.3.4 一级预警指标筛选与权重确定59-60
• 4.3.5 路段交通安全预警模型60-62
• 第5章 公路交通安全预警系统软件实现62-70
• 5.1 关键技术分析62-63
• 5.2 编程语言的选择63
• 5.3 交通地理信息系统(GIS-T)63-65
• 5.4 预警系统需求分析65
• 5.5 实现目标65
• 5.6 预警系统运行条件65-66
• 5.7 软件功能模块66-70
• 5.7.1 登录模块66-67
• 5.7.2 数据输入模块67
• 5.7.3 指标管理模块67-68
• 5.7.4 信息处理模块68
• 5.7.5 信息显示模块68-69
• 5.7.6 日志管理模块69-70
• 结论70-71
• 致谢71-72
• 参考文献72-75
• 附录175-90
• 附录290-95
• 附录395-99
• 附录499-100
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果100

【参考文献】

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本文编号：364325