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道路交通事故实时预警发布系统的模型构建及应用
| 论文题名： | 道路交通事故实时预警发布系统的模型构建及应用 |
| 关键词： | 系统聚类;粗糙集;广义回归神经网;道路交通事故预测;实时预警发布系统;数据性质 |
| 摘要： | 道路交通事故是人类社会发展到一定阶段的客观产物，也是全球共同面临且必须解决的重大战略性的安全问题。道路交通事故实时预警发布系统是交管部门及道路交通参与者预防和减少道路交通事故的一种有效手段，道路交通事故预测则是该系统准确性的基础和有效保障。 本文在分析各类预测方法的基础上，结合预测目标、数据性质、预测精度等综合条件的要求，利用系统聚类、粗糙集、广义回归神经网等方法，在天津市津围公路（天津段）和京津塘高速公路（天津段）近4年道路交通死亡事故样本分析的基础上，构建了道路交通事故多发点段模型和恶性道路交通事故损失预测模型，经验证，预测效果达到预期目标。 在预测模型的基础上，按照本文研究所确立的道路交通事故实时预警发布系统框架，研究了道路交通事故实时预警发布系统的应用过程。发现当恶性道路交通事故发生的危险度大于公安交管部门的预期时，决策模块将根据用户的性质，通过不同途径进行道路交通预警信息的实时发布。同时，该系统具有可逆性的操作优点。 |
| 作者： | 安高宏 |
| 专业： | 物流工程 |
| 导师： | 王亚超;黄全利 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津工业大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
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