原文传递
基于公交运行大数据的异常驾驶行为识别与排班优化方法研究
| 论文题名： | 基于公交运行大数据的异常驾驶行为识别与排班优化方法研究 |
| 关键词： | 公交安全运行;异常行为辨识;驾驶员排班优化;数据挖掘;模拟退火算法 |
| 摘要： | 公交车辆是城市居民重要的出行工具之一，公交运行安全性关系到城市交通形象和城市居民的生命财产安。近年来，我国发生了多起严重的公交车辆安全事故，造成了巨大的人员、财产损失。众多研究表明，驾驶员是公交安全事故的最重要影响因素，特别是驾驶员的异常变速行为容易形成驾驶风险隐患，进而引发公交安全事故。因此，如何提高对公交驾驶员异常变速行为的动态辨识水平，构建公交驾驶员风险评价指标，最终形成面向公交运行安全的驾驶优化调度方案，对于提升公交服务的安全性、舒适性，科学开展公交风险的主动防控具有重要的理论意义和参考价值。 本文首先针对现有异常变速行为识别方法存在的动态性不足、适应性差等问题，综合运用以公交车辆历史轨迹数据为核心的公交运行数据，提出了速度-加速度联合的公交驾驶员异常变速行为离散阈值确定方法，和动态阈值拟合方法。实例结果表明:该方法能够适用于不同交通环境下的异常变速行为辨识，能够为识别公交安全隐患，降低事故风险提供科学方法。 在上述研究的基础上，本文构造了公交驾驶员在不同情形下的风险评价函数，建立了以公交运行综合安全风险最低为目标函数，以实际工作规则、劳动公平性、风险均衡性等为约束条件的公交驾驶员排班优化模型，设计了适用于排班迭代优化的解初始化方法和基于退火算法框架的模型求解方法。实例验证表明，排班优化后，公交系统运行整体的安全性提升了7.22％;驾驶员总体安全均衡性提升了33.76％，排班调度方案更加合理;低评分班次链安全性提升了14.67％，极端风险班次大幅减少。本文的相关结论能够为公交车辆的安全运行与科学管理提供技术方法。 |
| 作者： | 宇泓儒 |
| 专业： | 建筑与土木工程 |
| 导师： | 邓社军;朱丽 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 扬州大学 |
| 学位年度： | 2022 |
检索历史
应用推荐
