学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

山区高速公路事故多发点鉴别及其成因分析研究

作　者: 黄宝安
导　师: 孟祥海
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 交通运输规划与管理
关键词: 山区高速公路多发点鉴别 BP神经网络成因分析动态模糊聚类
分类号: U491.31
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 70次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着高速公路的迅速发展,高速公路安全问题受到了政府及社会各界的普遍关注。山区高速公路经由的地形及道路线形均十分复杂,安全问题也日益突出。论文在综合分析山区高速公路交通事故资料、交通流量及道路设计资料的基础上,应用神经网络技术、模糊聚类分析技术及统计学相关理论等,对山区高速公路事故多发点鉴别及其成因分析开展了研究工作。具体内容包括交通安全综合评价指标的选取、山区高速公路事故多发点鉴别模型、多发点事故成因分析方法等三个方面。首先,选取了山区高速公路交通安全综合评价指标。充分考虑影响交通安全的因素,结合交通部及广东省交通厅项目所收集的资料,通过山区高速公路与平原区高速公路交通安全状况的对比分析,为山区高速公路事故多发点鉴别模型及其成因分析方法提供了综合评价指标。其次,建立了基于BP神经网络的山区高速公路事故多发点鉴别模型。综合分析国内外对事故多发点的界定,确定了山区高速公路事故多发点的定义。归纳、总结了各种事故多发点鉴别方法的优缺点及适用条件,进而描述了事故多发点鉴别本质。在此基础上,结合综合评价指标及山区高速公路样本数据,建立了基于BP神经网络的山区高速公路事故多发点鉴别模型,并通过归一化后的测试及训练样本,结合误差分析,标定了模型。提出了基于聚类分析技术的事故多发点成因分析方法。针对事故多发点的突出事故诱导因素问题,提出了基于动态模糊聚类的多发点成因分析方法,该方法能将众多的事故诱导因素聚类为从主要原因到隐患原因等四个类别,并能确定事故改善先后顺序。多发点鉴别及其成因分析均利用Matlab编程实现。最后,结合京珠高速公路粤北段相关数据,对建立或提出的事故多发点鉴别模型及成因分析方法进行了案例分析。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章绪论  9-17
  1.1 研究背景及意义  9-10
    1.1.1 研究背景  9
    1.1.2 研究目的及意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-15
    1.2.1 国外研究现状  10-12
    1.2.2 国内研究现状  12-14
    1.2.3 国内外研究现状综述  14-15
  1.3 主要研究内容及技术路线  15-17
    1.3.1 主要研究内容  15-16
    1.3.2 技术路线  16-17
第2章数据处理及评价指标确定  17-25
  2.1 数据来源及处理  17-19
    2.1.1 数据来源  17
    2.1.2 数据处理  17-19
  2.2 安全评价指标分析及选取  19-24
    2.2.1 交通安全评价指标  19-20
    2.2.2 事故多发点评价指标  20-23
    2.2.3 成因分析评价指标确定  23-24
  2.3 本章小结  24-25
第3章基于BP神经网络的事故多发点鉴别模型研究  25-36
  3.1 事故多发点鉴别方法对比分析  25-27
    3.1.1 事故多发点的界定  25
    3.1.2 事故多发点鉴别方法分析  25-27
  3.2 神经网络结构的确定  27-29
    3.2.1 鉴别方法选择  27-28
    3.2.2 神经网络模型选择  28-29
    3.2.3 神经网络学习算法选取  29
  3.3 基于BP神经网络的山区高速公路事故多发点鉴别模型  29-35
    3.3.1 模型建立  29-31
    3.3.2 网络训练及测试样本  31-33
    3.3.3 模型标定及误差分析  33-35
  3.4 本章小结  35-36
第4章基于动态模糊聚类的事故多发点成因分析  36-43
  4.1 事故成因分析方法评述  36-37
  4.2 基于动态模糊聚类的多发点成因分析  37-42
    4.2.1 模糊聚类分析  37-38
    4.2.2 动态聚类算法  38-39
    4.2.3 聚类效果评价及对比分析  39-42
  4.3 本章小结  42-43
第5章案例分析  43-51
  5.1 京珠北高速公路概况  43
  5.2 事故多发点鉴别  43-48
    5.2.1 变量值计算  44-46
    5.2.2 多发点鉴别模型应用  46-48
  5.3 事故多发点成因分析及安全改善措施  48-50
    5.3.1 成因分析方法应用  48-50
    5.3.2 安全改善措施  50
  5.4 本章小结  50-51
结论  51-53
  一、主要研究成果和结论  51
  二、需进一步研究的内容及展望  51-53
参考文献  53-56
附录Ⅰ 训练、测试及案例分析数据汇总  56-61
附录Ⅱ 神经网络鉴别模型及动态模糊聚类源程序  61-64
攻读学位期间发表的学术论文  64-66
致谢  66

山区高速公路事故多发点鉴别及其成因分析研究

内容摘要

全文目录

相似论文