简介:换道是驾驶员达到快速通行目标的一种常用手段,但换道会带来很多公路交通事故。为有效避免交通事故,需给驾驶员提供换道安全预警。构建了安全换道决策模型,将换道决策分为换道意图识别和换道条件判断分别建立模型以提高预测精确度。通过神经网络方法SOM(Self-Organization-Map)聚类及BP(BackPropagation)建立换道意图识别模型,基于贝叶斯理论建立最小风险贝叶斯换道条件判别模型。模型开发和测试采用车辆轨迹数据集(NGSIM),提取数据中的换道行为特征参数作为模型的输入,将驾驶员换道决策预测视为输入变量的函数。通过对比最小贝叶斯和最小风险贝叶斯方法发现,由后者构建的换道条件判别模型效果较好,对于不换道行为的预测精度为90.4%,换道行为的预测精度为73.8%。鉴于错误的换道决策可能导致交通事故,而错误的不换道决策只会导致失去一次换道的机会,在换道辅助系统中,不换道决策的精确度要求需高于换道决策的精度。最后,在微观交通仿真系统中加入换道决策模型,其结果验证换道决策安全。最小风险贝叶斯换道条件判别模型的引入,使得换道决策系统能够通过修正风险系数,进一步提高换道判别精度,减少不安全的换道概率。
简介:提高航空公司飞行安全风险管理水平的关键是对航空公司飞行安全风险的现状进行科学客观的综合评价。在系统分析影响航空公司飞行安全风险因素的基础上,建立了由机组因素、飞机因素、环境因素和飞行管理4个1级指标及26个2级指标组成的航空公司飞行安全风险指标体系,指标体系中各级评价指标的权重由层次分析法确定;由于航空公司飞行安全风险评价具有物元的可拓性,构建了航空公司飞行安全风险评价的多级物元模型。实例演算表明,物元理论能充分地利用航空公司飞行安全风险评价中的指标信息,确定影响航空公司飞行安全风险的主要因素,以便航空公司采取针对性的措施提高飞行安全风险管理水平。
简介:鉴于水质评价是一个多因素、多指标的复杂体系,且评价指标、权重和污染程度等具有模糊性,采用模糊物元法对农村饮用水安全进行综合评估。模糊物元法通过建立模糊物元矩阵和权重矩阵,计算相应的欧式贴近度,并对各饮用水样安全度进行分级。该法采用熵值法赋权,有效避免了权重分配的主观化,并选取饮用水安全卫生评价准则,细化了饮用水安全等级。对陕西省某农村灌区进行实例应用,评价结果显示,浅层地下水局部已受污染,饮用水安全的水井仅占调查样本的30%。水质受工业污水排放及农业灌溉影响较大,不达标饮用水主要表现为Cl^-、SO4^2-、Cr^6+、F-等含量超标,硬度和矿化度普遍偏高。结合灌区调研资料可知,评价结果与实际情况基本一致,证明该评价方法具有较好的合理性和实用性。
简介:为了给工业界提供一种快速预测二元混合液体自燃温度的有效途径,将试验所测不同组分及配比的168个二元混合液体的自燃温度作为期望输出,将基于电性拓扑状态指数(ETSI)理论、引入混合ETSI概念而计算出的9种原子类型所对应的混合ETSI作为输入,采用三层BP神经网络技术建立了根据原子类型混合ETSI来预测混合液体自燃温度的BP神经网络模型,并应用改进的Garson算法进行多参数敏感性分析。经模型评价验证及稳定性分析,得到训练集的决定系数R2为0.965,平均绝对误差MAE为11.892K,测试集的交叉验证系数Q2ext为0.923,平均绝对误差MAE为15.530K,发现该模型的预测性能优于已有的多元非线性回归(MNR)模型,表明BP神经网络模型具有较好的拟合能力和预测能力,对烷、醇类混合体系自燃温度的预测精度最佳。