刘小明, 杨琪, 任福田[1]1998年在《人工神经元网络探测高速公路事件研究》文中研究说明本文论述了ＢＰ网络事件探测软件的系统目标和功能特性，通过实例阐述了如何用该软件进行样本训练、事件判断及确定报警的判断次数。在将ＢＰ网络与加利福尼亚算法进行比较后发现ＢＰ网络探测事件的探测率高，误报警率低，探测时间短。通过分析ＢＰ网络探测事件的优点和缺陷，提出人工神经元网络和传统事件探测方法各有优劣，实际高速公路事件探测时应二者相结合。
刘亚楠[2]2012年在《高速公路事件延误量化方法的研究》文中指出我国高速公路目前正处于高速发展阶段,随着机动车保有量的不断增加,高速公路上的交通量也迅速增长,交通事件数及事件的严重程度也明显增加。因此,对高速公路上事件造成的延误进行量化对于了解高速公路事件管理的实际运营状况,提高高速公路运营的安全性和高效性具有重要意义。本文在分析国内外研究现状的基础上,围绕高速公路事件延误大小量化的方法进行了理论和应用上的探索性研究。论文提出的量化高速公路事件延误方法的主要原理是：通过事件持续时间段内的实际有事件交通流率时间序列与预测的假设没有事件发生的正常交通流率时间序列的比较,估算由事件造成的延误大小。该方法考虑了事件造成的排队车辆数和时间上的延误,同时还可以排除常发性因素(如节假日高峰、上下班高峰等)对事件延误的影响,而只得到事件造成的延误大小,以便于制定合理的应急预案,在类似事件发生时采取合理的应急措施。本论文提出的量化高速公路事件延误方法的具体实现步骤如下：1.数据预处理以得到正常历史数据资料。基于交通流检测系统的不稳定性以及人为等原因,高速公路原始交通流率时间序列中不可避免地含有大量异常数据,根据本论文研究的需要,提出用小波变换的方法来识别和修正异常数据,该方法在异常数据的识别和修正的实例中表现出了比较好的效果。2.利用事件点下游监测站的正常历史数据资料和事件发生前当天的正常数据来预测事件持续时间段内的正常交通流流率数据。用小波变换对历史交通流流率数据进行预处理之后,便得到了剔除坏的数据和畸变数据后的正常交通流流率的历史数据资料,为后面的预测作准备。本论文采用RBF神经网络预测方法预测事件持续时间段内假设没有事件发生的正常交通流流率时间序列。3.基于排队论原理实现高速公路事件延误的量化。将预测的事件点下游监测站正常交通流流率时间序列与实测的事件点上游监测站的交通流流率时间序列比较,如果预测值大于实测值,则用事件点上游实测流率数据与下游实测流率数据比较来估算事件延误；如果预测值小于实测值,则用事件点下游监测站的流率预测值与实测值比较来估算事件延误。通过对事件造成的延误的量化,可以指导高速公路管理人员在发生事件时采取合理的救援响应措施,以及对道路基础设施该做的改善,同时还可以将其作为考核高速公路事件管理水平的一个重要指标。
覃频频[3]2007年在《基于信息融合的高速公路事件检测建模与仿真》文中研究表明高速公路为人们的出行和货物的运输开辟了一条安全、高效、舒适、方便的快速通道，并且产生了巨大的社会效益和经济效益。然而，随着高速公路里程的增长，汽车数量的增多，交通拥挤和各类交通事件的频繁发牛，不仪使高速公路效率降低，而且给人们的牛命、财产以及社会和经济均造成了不同程度的损失。为了运用先进的事件检测技术快速准确地检测、判断并及时排除因交通事件而造成的交通拥挤和阻塞，尽可能将事件的影响和损失降低到最低限度，关键是尽早地发现事件、确认事件的性质并及时采取救援措施和为其他驾驶员提供相关信息，这就要建立一个完善的事件管理系统，对事件实现快速、高效、恰当地处理。事件检测是事件管理的第一步，也是整个系统中最重要的组成。事件管理系统除了硬件检测设施外，最重要的就是一套完善的事件检测算法。40多年来，人们开发了各种各样的自动事件检测(Automatic Incident Detection，简称AID)算法，取得了很多成果。世界上一些发达国家交通管理中心的事件管理系统采用一些算法成果进行真实交通事件检测。由于每种算法适用的交通流状况不相同，各种算法都有其优于和差于其它算法的一面，单个算法很难达到最佳的事件检测效果，通过算法融合却可以提高事件检测效果决定了在事件检测算法研究中考虑算法融合的必要性和迫切性。近年来，伴随着电子、检测、通信、计算机技术的飞速发展，交通检测器技术也得到了快速发展，获取的事件检测技术提供的信息源呈现多样化趋势，高速公路事件检测系统正面临着事件检测技术多信息源融合的现状决定了在事件检测研究中考虑事件检测技术信息融合的必要性和迫切性。到目前为止，国内高速公路事件管理系统事件检测问题的研究起步虽晚，但在理论和实践方面也取得了一些成果，将信息融合技术应用于高速公路事件检测研究的仍然很少，许多不尽人意的地方有待于进一步完善和改进。加快对高速公路事件管理系统的事件检测问题研究，一方面对促进我国高速公路事件管理系统水平的提高具有深远的意义：另一方面对丰富和发展信息融合技术在交通工程领域的应用研究具有重要的促进作用。首先，将信息融合技术引入到高速公路事件检测领域，从信息融合过程的输入／输出特性出发，以5种信息融合过程为构件，建立一种事件检测信息融合的理论框架，并对AID算法重新分类。最后，定义事件检测信息融合的“熵”、“条件熵”、“平均条件熵”和“互信息”，的基本概念，通过论证事件检测信息融合的3个有效性定理来说明事件检测信息融合的有效性。在此基皋础上，详细分析了高速公路事件检测ANN模型和SVM模型、高速公路事件检测算法融合表决融合方法及高速公路事件检测技术信息融合D-S方法3种事件检测信息融合方法的建模与仿真问题。主要研究内容如下：1．详细分析事件检测交通流机理；应用系统故障诊断方法分析基于特征输入／决策输出(FEI-DEO)信息融合过程的人工神经网络(Artificial Neural Network，简称ANN)事件检测机理；分析基于特征输入／决策输出(FEI-DEO)信息融合过程的支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)事件检测机理。2．分别建立用于识别2类事件模式(无事件模式和有事件模式)的事件检测多层前向神经网络模型(Multi-Layer Feed-Forward Neural Networks，简称MLF)、事件检测概率神经网络模型(Probabilistic Neural Network，简称PNN)和线性(Linear Function)、多项式(Polynomial Function)和径向基(Radial Basis Function)3种核函数的事件检测支持向量机模型(Support Vector Machine，简称SVM)。3．将事件检测SVM模型与PNN模型和MLF模型分别进行理论比较；采用经过收集、整理和分析的Ⅰ-880实地线圈数据集和事件数据集验证模型，并将结果进行比较，得出了在Ⅰ-880高速公路路段建立实地离线事件检测MLF模型、PNN模型和SVM模型的有意义的结论。4．为解决高速公路事件检测算法融合问题，将表决融合方法引入到事件检测领域，并建立一种高速公路事件检测算法融合表决融合方法。尝试采用表决融合方法布尔代数式的“与”和“或”技术，定义事件检测算法融合表决融合方法的基本概念，并给出事件检测算法融合表决融合方法的具体步骤。5．建立一种事件检测效果Monte Carlo仿真模型。通过Monte Carlo仿真模型仿真产生每种事件检测算法或每种事件检测技术的事件检测效果，从而有效克服了研究条件的限制，为定量分析方法的算例提供数据支持。6．采用定量分析的方法，通过一个由事件检测MLF模型、PNN模型和SVM模型3项算法组成算法融合系统的算例来说明事件检测算法融合表决融合方法的具体应用过程，并分析方法的有效性。解决了算例应用过程中算法融合系统的算法组成、信任级别的确定、算法融合系统检测单元的组合模式、事件检测报表的确定及算法融合系统检测概率及误报概率布尔代数农达式推导4个关键问题。7．给出一种事件检测算法融合表决融合系统逻辑的硬件实现方法。8．在初步探讨各种事件检测技术的组合问题的皋础上，为解决高速公路事件检测技术信息融合问题，将D-S证据理论引入到事件检测领域，并建立一种高速公路事件检测技术信息融合D-S方法。解决了建立D-S方法过程中的D-S方法融合对象的确定、D-S方法的基本可信度赋值及基本信任函数的决策方法3个关键问题。9．构造5个命题，并通过对5个命题的证明米详细分析事件检测技术信息融合D-S方法的有效性。10．采用定量分析的方法，通过一个由线圈检测器(Inductive Loop Detectors，简称ILD)、移动电话报告(Cellul ar Phone，简称CP)和闭录电视监控(Close Circuit TVs，简称CCTV)3种事件检测技术组成事件检测技术融合系统的算例来说明事件检测技术信息融合D-S方法的具体应用过程，并分析方法的有效性。
张丹红[4]2015年在《基于收费数据的高速公路网交通事件延误判别方法及应用研究》文中研究说明随着我国经济的不断发展和高速公路的不断建设,高速公路交通事件的发生率也在不断增加,对人们的出行和生命安全造成极大的影响。如何对各路段分公司的交通事件处置能力进行评估、稽查和监管成为提高高速公路交通事件管理能力和运营服务水平亟需解决的问题。基于路网海量收费数据信息挖掘路网交通事件,是一种新的交通事件检测方式,这种方式可解决人工检测、车辆检测器检测所存在的诸多问题,并且无需配置新设备,可应用现有的路网数据,获得准确而全面的高速公路交通事件信息。本论文通过研究交通事件下的交通流特性,开展了基于车辆行程时间的交通事件判断方法,提出了利用路网间的相互关系确定交通事件发生区间的方法;进一步,依据车辆的入站时间、出站时间等相关交通参数,提出一种计算交通事件发生位置与发生时间的计算方法,并对该算法有效性进行分析,结果表明,该方法可以有效进行高速公路交通事件的判断。最后,本论文依托2014年陕西省路网收费数据,以Oracle数据库作为平台,通过Visual C++编程访问Oracle数据库,实现对路网交通事件的判断,并从宏观和微观层面对交通事件进行分析。本研究对今后交通服务、运行效率和交通管理等具有重要的现实意义。
张宏斌[5]2006年在《基于GIS的高速公路事件管理系统研究》文中研究说明随着我国高速公路里程的迅速增长,各类交通事故明显增加,严重威胁人民的生命和财产安全,建立高速公路应急事件管理系统迫在眉睫。将GIS(Geographic Information System)技术应用于我国高速公路建设和管理中,是高效管理我国高速公路的一项重要的基础工程,是推进高速公路建设、管理现代化的重要手段之一。本文研究的主要内容概括如下:1.论述了高速公路交通事故的严重性及事故发生后紧急救援的必要性,通过研究国内外高速公路交通事故紧急救援的现状,指出了我国目前在紧急救援方面存在的不足,在此基础上,作者构建了适合我国高速公路实际情况的事故紧急救援体系和框架,对与公路相关的地理信息系统和事件管理系统的开发具有一定的参考价值。2.根据高速公路事件管理体系框架研究结论,结合宁连高速公路北段运营调度应急指挥系统工程,本文从数据库内容设计、元数据设计、关联数据设计等方面对高速公路事件管理系统的数据库内容和结构进行了研究,提出了适合我国高速公路国情的事件管理系统的数据库设计,对高速公路相关管理系统的研究具有一定的参考意义。3.围绕动态分段问题的提出、动态分段的技术路线、线性参考与动态分段模型,对动态分段技术进行了研究,论述了动态分段的实现方法,实现了公路里程桩定位和大地坐标定位数据的相互转换。对动态分段应用过程中的数据冗余、里程量测误差、线性覆盖排序、事件动态显示等问题,作者提出了具体解决方法,对开发线性设施的地理信息系统具有重要的参考价值。4.在高速公路事件管理体系框架研究、数据库设计研究、动态分段技术研究的基础上,运用MapObjects等计算机技术成功实现了宁连高速公路北段运营调度应急指挥系统。
黄征, 翁小雄[6]2005年在《高速公路事件管理系统的数据库设计》文中认为本文研究并设计了高速公路事件管理系统的核心部分-数据库,通过对于高速公路事件管理系统的应用状况进行全面、详细的调查,在系统需求分析的基础上,完成了以高速公路空间要素数据库和事件管理专题数据库为主体的高速公路事件管理系统数据库整体结构的设计,重点介绍了该数据库概念结构、逻辑结构设计的过程。
杨顺新, 熊聪峰, 倪富健[7]2008年在《基于范例推理的高速公路事件管理系统》文中进行了进一步梳理针对高速公路事件的特性,将人工智能中的范例推理引入了高速公路突发事件管理中.介绍了范例推理流程,主要包括检索模块、重用模块、修正模块和保存模块.根据CBR推理的基本原则对CBR的工作过程进行了修正,同时提出了相应的高速公路紧急事件管理系统的架构.在该架构中,一个完整的范例包括3个部分,分别是范例表述部分、决策响应预案部分和有效性评价部分.范例表述使用的是属性-值的表示方式.范例检索模块采用基于层次范例的结构辅以权重计算的方法来进行范例的相似度计算,最后,应用这些方法实现了基于范例的高速公路紧急事件管理系统,并且配合基于规则推理的RK-IMS紧急事件管理系统使用.实际应用表明,将范例推理用于高速公路突发事件管理系统的研究,能有效发挥高速公路相关资源的功效,提高高速公路突发事件管理系统的水平.
宫子龙[8]2001年在《高速公路事件管理研究》文中提出本文从论述高速公路事件及其自身特点出发，分析了高速公路事件对道路交通的影响，在此基础上提出了实施高速公路事件管理并分析了可用于事件管理的一些有效技术和策略，然后以系统的观点提出了建立高速公路事件管理系统的思想，并将国家ITS体系框架用于高速公路事件管理系统的开发，建立了一套高速公路事件管理系统的开发步骤，最后，将GIS技术运用于高速公路事件管理，独立地开发了首都机场高速公路事件管理地理信息平台，为事件管理提供了一个可视化、易操作的虚拟现实环境。
李颖[9]2010年在《我国高速公路突发事件应急管理体系研究》文中研究说明经济的发展需要交通作为支撑,高速公路作为主要的运输渠道,对社会经济的发展发挥保障作用。伴随着我国高速公路的迅速发展,高速公路突发事件的发生频率不断升高,其对道路安全造成的危害也越来越明显。但是,我国高速公路突发事件应急管理体系在组织架构、运行机制、资源保障等方面存在明显不足,对突发事件的处置效率产生一定的影响。因此,尽快完善高速公路突发事件应急管理体系具有重要的战略意义。高速公路事件的应急管理涉及道路交通、公安交警、消防卫生、化工环保等多个部门,其人力、资源的调配还关联到多个地区甚至多个省份。本文以S高速公路为例,分析高速公路突发事件应急管理体系存在的问题,提出构建突发事件应急管理体系的设想。结合高速公路突发事件的特点,将突发事件应急管理组织设计为分级式网络结构,对系统的组织功能、组织流程进行设计。并从决策、信息、执行等几方面对高速公路突发事件应急管理体系进行架构,提出了完善应急管理体系的具体措施。此外,针对S高速公路突发事件应急响应机制、预案编制、资源保障及应急管理程序设计等问题进行重点研究,提出对高速公路突发事件应急管理能力提高具有实践指导性意义的建设性方案。
管丽萍, 尹湘源[10]2009年在《交通事件管理系统研究现状综述》文中研究表明事件管理系统是智能运输系统的一个重要组成部分。该文首先阐述了建立交通事件管理系统的必要性,然后介绍了国内外事件管理系统的研究与应用情况,并对事件检测、事件影响预测和救援方案的制定等关键问题的研究现状分别进行了介绍,分析了各种不同方法的优缺点。最后对目前的研究与应用情况进行简单总结。
参考文献：
[1]. 人工神经元网络探测高速公路事件研究[J]. 刘小明, 杨琪, 任福田. 公路交通科技. 1998
[2]. 高速公路事件延误量化方法的研究[D]. 刘亚楠. 西南交通大学. 2012
[3]. 基于信息融合的高速公路事件检测建模与仿真[D]. 覃频频. 西南交通大学. 2007
[4]. 基于收费数据的高速公路网交通事件延误判别方法及应用研究[D]. 张丹红. 长安大学. 2015
[5]. 基于GIS的高速公路事件管理系统研究[D]. 张宏斌. 东南大学. 2006
[6]. 高速公路事件管理系统的数据库设计[J]. 黄征, 翁小雄. 公路交通科技. 2005
[7]. 基于范例推理的高速公路事件管理系统[J]. 杨顺新, 熊聪峰, 倪富健. 东南大学学报(自然科学版). 2008
[8]. 高速公路事件管理研究[D]. 宫子龙. 长安大学. 2001
[9]. 我国高速公路突发事件应急管理体系研究[D]. 李颖. 南京理工大学. 2010
[10]. 交通事件管理系统研究现状综述[J]. 管丽萍, 尹湘源. 中外公路. 2009