道路交通事故危险点鉴别的研究

对道路交通事故危险点的鉴别方法进行了综述,通过对比分析各种研究方法,提出了鉴别城市道路交通事故危险点的模糊评价法,并且对数学模型的描述、评价指标的选择以及隶属函数的确定这三个主要问题进行了研究.最后,利用模糊综合评价法对昆明市的9个交叉口的交通事故发生点进行了鉴别,其评价结果与公安交通管理部门提供的事故危险点鉴别结果一致,证明了该方法的有效性.     

毛羽间距分布

本文提出了毛羽间距分布的概念,实测了多种纱线的毛羽间距分布图,分析了不同毛羽设定长度上该分布的特点,在一定条件下给出了这种分布的拟合曲线形式。为全面了解毛羽的形态和分布特征,提供了新的实验资料。     

基于泊松分布的航材周转件库存量数学模型

在分析了航材周转件需求规律的基础上，提出一种适用于基于泊松分布的库存量确定的数学模型，并根据实际数据，定义泊松分布的参数λ，α的概率含义，再将含有时间、概率、库存量三个变量的泊松分布，得出周转件的库存模型。     

复合泊松分布和泊松过程的可加性

在泊松分布可加性基础上,应用特征函数,证明了与泊松分布有着紧密联系,分别在精算数学和随机过程领域中有着广泛应用的复合泊松分布和泊松过程也具有类似的可加性.     

泊松分布参数的区间估计

本文讨论了泊松分布与Г分布的联系，并通过ｘ＾２分布的分位点表示泊松参数的置信限。     

道路交通事故多发地点统计鉴别与对策方法

基于我国道路管理特性,提出了道路交通事故多发地点统计鉴别的方法.首先将研究区域内道路划分为4类统计鉴别系统,将事故按严重程度划分为4个等级;然后根据泊松分布简便判定方法确定事故流的分布;最后根据交通事故流的泊松与非泊松分布特性,兼顾交通量、事故严重程度与经济损失、事故处治方的承受能力,采用定性与定量相结合的α-γ双指标确定高事故数与高事故率的边界值,使用高事故数与高事故率协同鉴别事故多发地点,并确定事故多发地点严重类型及处治对策.     

道路交通事故多发点质量控制鉴别法的改进

介绍了道路交通事故多发点的多种鉴别方法,对质量控制法进行了改进.在原质量控制法中,没有考虑事故频率μ的统计特征而直接采用观测记录值,导致鉴别结果的准确性下降.参考有关文献,采用形参为nb和尺参为1/tb的伽玛分布作为μ的概率密度函数,计算出平均事故率λ,从而使λ的取值更合理,事故多发点鉴别的结果更准确.最后应用改进后的质量控制法对沈大高速公路进行了事故多发点鉴别,得到了合理的鉴别结果.     

109国道宁夏石中段交通事故多发点研究

采用系统分析方法对109国道石中段进行交通事故多发点研究;通过对事故历史资料的调查与统计分析,找出了适合本路段的黑点鉴别方法——事故累计频率法,利用此方法得到最佳拟合曲线——LOGARITHMIC曲线。分析结果表明,事故累积频率突变点位于62%~63%,事故数的临界值为5次;根据典型性研究的需要,鉴定了石中段上的27个黑点(段),并对事故成因进行了相关分析。     

泊松分布参数估计的比较研究

研究了泊松分布点估计及区间估计,并证明了样本均值是参数λ的优良估计量。利用贝叶斯统计分析方法,在取先验分布为共轭分布的情形下,给出了最大后验密度可信区间,即最短可信区间,并通过实例与经典区间估计进行了比较。     

计算机技术在交通事故处理中的应用及事故再现系统的开发

随着计算机技术的发展，越来越多的新技术在事故处理过程中得到应用，使交通事故处理工作朝科学、快速、系统的方向发展．本文介绍了目前计算机技术在事故处理过程中的应用，在汽车碰撞理论研究的基础上，开发了交通事故碰撞再现系统，实现了对汽车碰撞事故的计算机模拟和再现，为交通事故的分析和处理提供了科学的工具．     

新建高速公路潜在事故风险点（段）识别方法

针对处于运营初期的新建高速公路缺乏历史事故资料,难以从统计学的角度分析事故分布规律的问题,以道路线形等设计资料为基础,利用模糊综合评判法进行潜在事故风险点(段)识别。根据线形特征划分道路单元,选取能反映线形特征的潜在事故风险点(段)识别指标,提出了疲劳驾驶和超速行驶的量化方法,并考虑每个道路单元自身的特点,用超标率法对确定指标权重的过程做了改进。利用MATLAB模糊逻辑工具箱和Simulink组件构建模型,实现模糊综合评判的全过程。最后,根据识别结果,对照设计资料,对识别出的潜在事故风险点(段)成因做出了分析。     

基于自适应神经网络模糊系统的交通事故损失预测

自适应神经网络模糊系统在建立对象输入和输出关系时，与传统的数学方法不同，它是基于数据的建模．本文利用这一系统特性，建立了道路交通事故损失与交通事故次数、死亡人数和受伤人数之间的关系，提出了自适应神经网络模糊系统预测道路交通事故损失的方法，为交通事故的预测开辟了新的途径．     

聚类分析方法在嵩待公路交通事故中的应用

在云南省嵩待（嵩明一待补）公路交通事故数据的基础上,系统研究交通事故特征,提出聚类分析方法、聚类步骤。并应用聚类分析方法对嵩待公路交通事故的多发时段、事故形态、多发路段进行了分析。在此基础上针对这些特点进行了成因分析,并进一步提出了控制和减少道路交通事故的相关对策。     

基于神经网络的广东省道路交通事故模型

在广东省历年道路交通统计数据的基础上,利用BP神经网络模型和Elman神经网络模型,对广东省道路交通事故进行了建模研究.应用Matlab软件对模型进行了计算实现,并对计算结果进行了分析,结果表明模型效果良好. 更多还原     

基于模糊逻辑的交通拥挤状态识别算法

在模糊综合评判算法的基础上,提出基于模糊逻辑的交通拥挤状态识别算法。该算法将占有率、密度和行程时间3个基础交通流参数进行组合,得到服务水平、相对密度、相对行程时间3个新的特征变量,采用梯形函数分别计算隶属度,根据隶属度评判交通拥堵状态,最后结合某城市主干道路采集的交通动态参数对此方法进行算例分析,显示该算法的工作流程与输出结果。       

道路交通事故等级划分的探讨

从我国目前道路交通事故等级划分实践中存在的问题入手，分析研究了道路交通事故等级划分方法的不足之处；基于这些不足之处，提出了改进的等级划分理念：加入车辆类型和道路等级因素，考虑社会经济发展变化因子的影响，并进行等级模糊化，使之更符合客观情况。最后引进了模糊评判方法对道路交通事故进行了等级模糊划分的研究，在一定程度上改进了原有的分级方法。     

道路交通事故神经网络预测研究

对于交通事故的预测,可以视作一个非线性随机的输入输出系统,因此保证了可将神经网络理论用于预测的可行性.为此,选用算法建立了道路交通事故神经网络预测模型.鉴于算法具有学习速度慢,目标函数存在局部极小点的缺点,采用改进的快速算法,即采用加动量项和自适应学习速率的方法来弥补这一不足,实现对交通事故的预测.     

基于面板数据的交通事故宏观模型研究

作者基于7个国家1963—2005年的历史数据,分析了国内外交通事故的发展规律,阐述了宏观因素对交通安全的影响.通过模型比较,选择面板数据模型研究影响因素之间的关系,分别采用固定效应模型和随机效应模型进行估计.通过Husman检验表明,固定效应模型可以很好地描述交通事故十万人口死亡率与其他经济指标间的关系.结果表明,我国在当前经济发展GDP增长、汽车保有量增加的情形下,交通事故十万人口死亡率仍然会持续上升.