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:基于物元理论和关联函数,将可拓理论引入采空区危险性辨识中。由于影响采空区稳定性因素的复杂性与多样性,从实际工程角度选取能够综合反映采空区特性的指标进行评价。以某矿采空区为例,根据物元和可拓集合中的关联函数建立采空区危险性辨识的可拓模型,并对采空区危险性进行预测。结果表明,10—10采空区危险性等级在Ⅲ级、Ⅳ级之间,由危险性极高偏向危险性较高;而10—12采空区危险性由Ⅱ级偏向Ⅰ级,稳定性较好,危险度较低。本文评价结果符合实际情况,表明采用可拓理论评价采空区危险性可行。此外,采用改进的AHP法求解指标权重可以避免实际工程中人为主观因素的影响,从而使权重的计算更加客观。