高速公路应急车辆资源需求预测与配置

发布时间：2017-08-28 16:29

  本文关键词：高速公路应急车辆资源需求预测与配置

  更多相关文章： 高速公路 应急车辆 需求与配置 案例推理 差异系数 数学规划 粒子群算法

【摘要】：摘要：随着高速公路交通事故的增加,应急救援变得非常重要,其中应急资源是应急救援的基础和保障,如何确定高速公路所需的应急资源数量,以及如何将资源合理配置在高速公路不同救援站,以便高效处理交通事故,已经成为亟待解决的问题。本文围绕高速公路应急车辆资源的需求与配置进行研究,具体工作如下： (1)通过梳理高速公路救援流程,分析高速公路应急资源需求并分类,根据事故统计年报与事故致因理论,研究影响高速公路应急资源需求的因素,将道路事故危险源分为道路状况、附属设施、气候条件、车流量四类,并建立二级高速公路事故危险源指标体系。 (2)研究危险源属性指标和解空间相匹配的案例结构,建立适合量化应急车辆资源的案例推理预测模型。首次将道路事故危险源与应急车辆资源需求作为关键因素建立案例库,采用层次分析法计算二级指标的权重。并针对案例推理预测中解空间调整的困难与不足,创新性的提出差异系数来修正需求预测结果。 (3)根据高速公路资源配置的特点和性质,研究高速公路救援站资源配置的目标函数和约束条件。以成本一定的情况下救援效率最高作为目标函数,考虑路段危险程度、救援时间、最小资源需求等参数,采用数学规划的方法建立资源配置模型,并对模型参数进行了确定和量化研究。 (4)通过研究适合配置模型求解的粒子编码方式、及其学习因子、最大最小收敛速度和收敛位置等参数,将粒子群启发式优化算法与资源配置模型相结合,并确定基于粒子群算法求解配置模型的步骤及流程。通过MATLAB软件平台开发基于PSO的资源配置模型程序。 (5)实例验证与应用结果表明：案例推理能较好地预测高速公路应急车辆资源的需求,所提出的差异系数法在修正预测结果后明显提高了预测结果的精度。粒子群算法可以很好的解决资源配置全局搜索问题,且资源配置结果科学合理,对实际应用有很好的借鉴意义。
【关键词】：高速公路 应急车辆 需求与配置 案例推理 差异系数 数学规划 粒子群算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U492.8
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 绪论12-22
• 1.1 研究背景12-15
• 1.1.1 问题的提出12-14
• 1.1.2 研究目的和意义14-15
• 1.1.3 项目支撑15
• 1.2 国内外研究现状15-18
• 1.2.1 国内外应急资源需求研究现状15-16
• 1.2.2 国内外应急资源配置研究现状16-18
• 1.3 研究内容与技术路线18-22
• 1.3.1 研究内容18-19
• 1.3.2 技术路线19-22
• 2 高速公路应急车辆资源需求与量化分析22-34
• 2.1 高速公路应急需求22-24
• 2.1.1 高速公路应急救援流程概述22-23
• 2.1.2 高速公路应急资源需求及其分类23-24
• 2.2 高速公路应急车辆资源及量化分析24-26
• 2.2.1 应急车辆资源及其用途24-26
• 2.2.2 应急车辆资源的量化分析26
• 2.3 高速公路应急车辆资源需求影响因素分析26-34
• 2.3.1 高速公路事故危险源分析26-33
• 2.3.2 高速公路事故危险源指标体系33-34
• 3 高速公路应急车辆资源需求预测34-52
• 3.1 需求预测方法对比分析与确定34-35
• 3.2 基于案例推理的应急车辆资源需求预测35-43
• 3.2.1 案例推理理论36-37
• 3.2.2 应急车辆需求的案例组成与表示37-38
• 3.2.3 建立应急车辆资源需求预测案例库38-40
• 3.2.4 基于层次分析法的案例匹配计算40-43
• 3.3 基于差异系数的改进型案例推理方法研究43-45
• 3.3.1 解空间调整思想43-44
• 3.3.2 基于差异系数的解空间调整44-45
• 3.3.3 基于改进型案例推理的资源需求预测步骤45
• 3.4 案例验证与分析45-52
• 3.4.1 危险源指标权重45-47
• 3.4.2 差异系数修正效果验证47-52
• 4 高速公路应急车辆资源配置建模与求解52-68
• 4.1 应急车辆资源配置问题描述52-53
• 4.2 建立应急车辆资源配置模型53-57
• 4.2.1 资源配置建模分析53-54
• 4.2.2 目标函数分析54-55
• 4.2.3 约束条件分析55-56
• 4.2.4 资源配置模型56-57
• 4.3 研究与确定应急车辆资源配置模型参数57-62
• 4.3.1 基于模糊综合评判的路段危险程度57-60
• 4.3.2 救援站到应急点的救援时间60-61
• 4.3.3 路段资源需求61-62
• 4.3.4 最大救援时间62
• 4.3.5 资源种类62
• 4.4 基于粒子群的资源配置模型求解算法62-68
• 4.4.1 资源配置模型求解算法62
• 4.4.2 粒子群算法62-64
• 4.4.3 粒子群算法与资源配置模型相结合64-65
• 4.4.4 应急车辆资源配置模型的求解流程65-66
• 4.4.5 算法参数的设定66-68
• 5 基于GZA案例的应急车辆资源需求预测与配置68-74
• 5.1 应急车辆资源需求预测68-70
• 5.2 应急车辆资源优化配置70-74
• 5.2.1 配置模型参数设置70-71
• 5.2.2 基于粒子群算法的资源配置结果与分析71-74
• 6 结论与展望74-76
• 6.1 主要研究结论与成果74-75
• 6.2 研究展望75-76
• 参考文献76-80
• 附录A80-81
• 附录B81-83
• 附录C83-86
• 附录D86-90
• 作者简历90-94
• 学位论文数据集94

【参考文献】

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本文编号：748464