统计图形识别的风险最佳检验在诊断控制系统中的应用

从理论上阐述了统计图形识别的风险最佳检验就是在一定的风险度下对一组统计量的有关特征做出诊断或决策,给出了统计图形识别的诊断和决策流程,以及最小风险诊断决策的规则和具体方法的实现.并以人体器官的医学诊断统计图形为例,给出了该理论在实际中的应用,指出运用该方法可以有效的提高诊断、控制和决策的质量,并可广泛的运用于具有一定风险度的许多诊断、控制和决策领域.     

涉水工程洪水风险基本概念的探讨

洪水风险是水文学中一个非常重要的研究课题。本文论述了洪水风险的确切含义,指出现存的两种洪水风险理念：次风险和年风险,前者认为年内最大和次大等洪水引起的风险都应在工程设计中考虑;后者认为只有年内最大洪水引起的风险在设计中才能考虑。提出了以频率表征洪水风险度的思路,与次风险度对应的称作次频率,与年风险度对应的称为年频率。阐明了基于年风险度和次风险度为基础的防洪标准是不同的。探讨了以年最大洪水信息为基础的年风险度和以年内最大及次大洪水信息为基础的年风险度的差异,研究表明前者符合现行防洪标准要求,后者不完全符合防洪标准要求。     

公路交通事故驾驶员事故前操作行为模式研究

交通事故的成因错综复杂,驾驶员驾驶过程中感知、判断、决策任一环节出现差错都可能导致道路交通事故的发生。以公路交通事故为研究对象,运用AHP分析方法和模糊评判方法,分析了影响驾驶员事故前操作行为的影响因素,建立了驾驶员事故前对各感知因素的评价指标体系及驾驶员对各影响指标的评价模型,并用模糊数学和模糊推理的方法建立了基于交通事故的驾驶员事故前操作行为模式模糊控制规则。该研究成果可以运用于对车辆驾驶人的安全培训,提高交通运输的安全性;也可用于交通事故的鉴定与处理环节,提高交通事故鉴定水平,使相关部门对交通事故的处理更为妥善。     

内部信息不对称下IT项目外包决策风险测度

从企业内部信息不对称的角度对项目外包决策风险进行定量化研究,通过内部信息不对称事件发生的概率、内部信息不对称度、内部信息不对称对外包决策的损失及内部信息不对称对决策产生风险的可管理性4个方面建立了IT项目外包内部信息不对称的风险度函数,并结合具体实例进行了应用分析,分析结果对于企业今后在外包决策时进行风险控制具有一定的借鉴意义。     

风险度理论在电力系统断线故障评价中的应用

大规模联网使电力系统运行更加复杂,这也对电网风险评价提出了更高的要求.应用风险度理论,在系统负荷变化的环境下,对电网断线造成的低电压风险进行评价.介绍了电网风险度的概念,然后根据故障概率分布函数和低电压函数建立了风险评估模型,最后在IEEE - 39.系统上进行了仿真测试,结果验证了方法的有效性,可以为电力系统风险评价人员提供一定的参考依据.     

考虑公众意愿的桥梁风险评估和决策方法

从公共管理的角度看,基础设施风险应基于公平原则合理控制;风险控制的费用应与其效力相适应,且应为公众所能接受.结合大型桥梁工程中的决策问题,研究建立以个人风险和社会风险为基本评价指标,综合使用风险合理控制准则、公众支付意愿及效益-费用分析等决策工具的桥梁风险评估和决策方法并详细介绍了有关风险评估指标的意义及评价准则,并以某跨海大桥中侧风引起的行车事故对桥梁使用者的风险,并决策是否布设风障的问题,进行了示例研究.考虑公众意愿的桥梁风险评估方法能够辅助决策者综合考虑社会公平、公众意愿、项目收益等多方面决策要求,适用于桥梁等大型基础设施建设和管理过程中的复杂问题决策.     

电力通信业务路由分配算法

针对电力通信网中重要通信业务集中于少数几条路径,提出了业务风险均衡K-shortest path算法.建立了电力通信节点、通道段风险度模型,并在此基础上提出了业务通道风险均衡度评价模型;采用改进的Dijkstra算法搜索K-shortest path作为候选路径,并基于最大最小模型进行风险均衡路由决策;通过仿真实验评价了业务风险均衡K-shortest path算法与已有算法的性能差异,验证了新算法的有效性.     

交通标志对制动操作认知模型的影响

为了揭示交通标志诱发驾驶员弯道前制动操作的过程,根据认知学原理建立了驾驶员认知模型,并采用模拟驾驶的实验方法,分析了在不同条件下驾驶员第1刹车点位置与交通标志的关系.实验结果表明:当交通标志设置远离弯道入口时,制动操作直接受到交通标志影响;当设置位置距弯道入口较近时,交通标志对制动操作的作用将被弯道轮廓线所代替.另外,结果显示该过程还受到驾驶员内在记忆系统及外部环境的影响.实验结果验证了模型的有效性及相关影响规律,并且结合认知模型可以得到交通标志诱发驾驶员制动操作源于交通信息对于制动决策需求的满足.     

无信号控制路段行人过街决策行为分析简

在城市道路无信号控制路段进行驾驶员与过街行人的决策风险试验,得到不同车速情况下过街行人的感知风险和决策行为.通过对获取的240个试验数据进行整理分析,建立了行人感知风险与车辆初始速度、行人决策行为与初始速度和行人感知风险与决策行为的关系.结果发现,路段上车辆的行驶速度对行人的过街决策行为影响极大.研究成果可以为制定合理的行人安全过街控制措施提供参考依据.     

平原微丘二级公路事故多发点驾驶员反应特征

以109国道的事故多发点为例,从驾驶员生理心理的角度,通过眼动、心率、腹呼和皮电等仪器综合检测驾驶员在事故多发点的生心理反应,定量且直观地反应出驾驶员在一般路段和事故多发点处的生心理负荷特征,结果表明,驾驶员在事故多发点的负荷度要明显大于普通路段,而且通过增加警告标志进行弯道改造的方案未达到预期效果,并提出了相应的建议.     

基于粗糙集的道路交通事故预警算法研究

按照历史道路交通事故数据分析,把交通事故分为具有不同特征的道路交通事故类型,归纳造成不同特征的道路交通事故发生原因(人,道路,车辆,天气等),利用粗糙集理论在事故原因与事故类型之间建立一个映射规则,为道路交通事故的预警提出了既快又简的融合算法。通过安装在汽车上的算法数据库,建立道路交通事故监测预报系统,根据监测驾驶员可在事故来临之前做出正确的调控措施,把道路交通事故消灭在萌芽状态中。     

驾驶ACT-R认知行为建模

采用认知行为建模方法，建立符合真实驾驶认知行为的认知模型并应用于车辆辅助驾驶系统，达到减少交通事故的目的.基于对交通安全及驾驶行为研究发展历程的回顾，阐明认知科学是解决交通安全问题的重要理论，以及驾驶认知行为建模是驾驶任务研究的有效手段；通过对典型认知体系结构的比较和对ACT-R及其研究的分析，提出了认知体系驾驶认知行为建模方法；借助ACT-R建模工具，以高速公路驾驶超车认知行为为例，基于模型的驾驶行为预测以及基于实验的模型有效性验证,证明了认知行为建模方法具有较广的适用性和灵活性.通过对认知体系驾驶行为建模的优势分析表明，交通安全领域驾驶认知行为建模的应用可以有效地建立起来并发挥重要作用.     

高速公路交通事故现场路段限速方案

为了提高事故现场路段安全性,预防二次交通事故,将高速公路交通事故现场路段划分为警告区、合流区、缓冲区、事故区、分流区和终止区。综合考虑驾驶员的视野、视力以及需处理的信息类型,建立了合流区和警告区限速值计算模型,将各种信息量化处理后计算得到典型事故现场的限速方案。在仿真环境下,对不同限速方案的通行能力、最大排队长度、平均速度和速度样本标准偏差等指标进行比对。结果表明,通行能力变化不显著,模型计算的限速方案使平均速度有所降低,但同时也降低了最大排队长度和速度标准差,提高了事故现场路段的安全性。     

基于时间序列关系的GBRT交通事故预测模型

道路交通事故是道路交通安全水平的具体表现。在当前交通事故预测工作中,存在对数据中时间序列关系的挖掘不充分、预测的周期宏观、交通事故相关的影响因素考虑不全等问题。该文提出一种基于时间序列关系的梯度提升回归树(GBRT)交通事故模型。该模型对英国Leicester的2005?2015年每天的交通事故数、死亡人数、涉事的车辆数进行预测。实验结果显示,引入时间序列关系有助于提升模型预测精度。预测结果为交通管理部门的决策起到参考作用,建模方式为同类型预测问题的建模工作带来了积极的参考意义。     

一种路网级交通事故风险预测方法

现有的深度学习方法将空间区域网格化,不符合事故发生的自然形态。考虑到交通事故大多发生在道路上,为了在空间维度上更精准地完成事故风险预测任务,针对路段级别的事故风险预测问题,提出了一种融合尺度缩减注意力机制和图卷积网络的城市交通事故风险预测(SA-GCN)模型。首先,有效结合历史长期和短期事故风险、外部天气特征,采用门控图卷积模块捕获时空相关性,并使用注意力机制以获得不同时空特征的动态性表达;其次,针对事故数据的稀疏性和空间异质性问题,引入了尺度缩减模块,以聚类后粗粒度区域的事故风险引导路段级别的事故风险预测。在公开性能测量系统数据集上的实验结果表明,SA-GCN模型优于其他6种基准模型,并且比现有最新模型的准确率提升了11%。     

基于FCM的驾驶行为险态辨识模型

为实现险性驾驶行为的有效辨识,以事故发生概率为依据,在对驾驶行为状态予以险态分级的前提下,采用单因子方差分析进行险态辨识主因子析取,并基于模糊C均值聚类法构建了险态行为辨识模型。最后,结合实例对模型予以试算,并采用样本回代对模型进行了验证。结果表明,模型误差率为2.5%。     

我国交通事故死亡人数的组合测度及关联性分析

为了提高对交通事故的预测精度,在4种单项方法(多元线性回归、Brown指数平滑法、Holt指数平滑法、GM(1,n))的基础上,构建了基于Theil不等系数的IOWHA算子的最优组合预测模型.对我国1997—2016年的交通事故死亡人数进行预测的结果表明,本文提出的组合预测模型优于各单项方法,是一种优性组合预测模型.采用VAR模型分别对等级公路里程、国民总收入、机动车驾驶员人数与交通事故死亡人数间的关系进行脉冲响应研究表明,国民总收入对交通事故死亡人数具有抑制作用,而等级公路里程与机动车驾驶     

基于风险预测的自动驾驶车辆行为决策模型

为了解决人工与自动驾驶汽车混行环境下无信号交叉口的通行权分配问题,提出基于驾驶员行为预测的自动驾驶汽车行为决策模型. 利用模糊逻辑方法构建驾驶员的风险感知模型. 基于风险均衡理论,结合可接受风险区间,预测人工驾驶汽车的行为选择策略. 构建自动驾驶汽车的综合效用函数,利用博弈论求解最优行为策略组合,实现无信号交叉口车辆协同控制. 仿真结果表明,面对异质驾驶员,自动驾驶汽车能够有效避免碰撞事故发生并提高自动驾驶汽车通过无信号交叉口的效率,保证驾驶员风险感知值处于可接受范围. 在15组实验中,有93.3%的实验组能够保证车辆通过冲突点的时间差大于可接受的安全通行间隔时间,不同情景下自动驾驶汽车的通行时间是自由流状态的1.07~2.43倍. 与无预测自私博弈模型的对比实验表明,所提模型能够显著提升自动驾驶汽车的通行效率.     

路段环境自动驾驶汽车通行权决策方法

为了解决路段自动驾驶汽车的通行权决策问题,提高交通流的运行效率和稳定性,基于可接受间隙模型和谈判理论构建路段自动驾驶汽车通行权决策模型. 综合考虑多种因素,基于可接受间隙模型对行人风险进行建模,将行人风险划分为低风险、中风险和高风险. 综合考虑风险、性格（激进和保守）和等待时间等对行人行为的影响,分析不同因素组合下行人和自动驾驶汽车可能采取的行为策略,基于该行为策略,利用谈判理论对自动驾驶汽车的通行权决策过程进行建模. 利用Python联合SUMO开源交通仿真软件对模型进行验证,仿真持续10 h. 3个模型的（保守模型、Gupta模型和本文模型）仿真结果表明,当行人产生频率为15 s时,自动驾驶汽车的平均行驶时间分别为661.5、399.5和327.6 s,平均延误时间分别为618 s、336 s和260.7 s,总流量分别为6 699辆、10 583辆和11 568辆. 当行人产生频率为30 s时,自动驾驶汽车的平均行驶时间分别为643.5、311.7和81.9 s,平均延误时间分别为599.9、244.4和6.5 s,总流量分别为6 879辆、11 741辆和11 971辆. 通行权决策方法的加入有助于降低自动驾驶汽车的行驶时间和延误,提升流量.