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信息化条件下营运车辆安全监管关键技术研究

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1 绪 论

1.1 问题的提出

1.2 研究意义

1.3 国内外相关研究现状

1.4 论文的主要内容及章节安排

1.5 本章小结

2 信息化条件下营运车辆安全监管体系

2.1 引言

2.2 基于信息反馈机制的安全监管体系框架

2.3 安全监管体系框架层次及功能

2.4 安全监管体系框架特点分析

2.5 “两客一危”监控系统构建

2.6 “两客一危”监控系统的部署应用

2.7 本章小结

3 基于熵权的运营车辆安全模糊综合评价

3.1 引言

3.2 “两客一危”运营安全体系评价指标

3.3 熵权的模糊综合评价方法

3.4 综合权重的确定

3.5“两客一危”运营安全评价实例

3.6 本章小结

4 基于DM(Data Mining)技术的营运车辆超速规律分析

4.1 引言

4.2 基于数据挖掘的超速规律分析总体框架

4.3 关键问题与处理方法

4.4 实验分析

4.5 车辆超速管控措施

4.6 本章小结

5 营运车辆追尾机理及其抑制方法研究

5.1 引言

5.2 车辆追尾机理分析

5.3 基于多前车信息的车辆追尾抑制方法

5.4 基于前后车信息的车辆追尾抑制方法

5.5 结果的分析与讨论

5.6 本章小结

6 结论与展望

6.1 本文的主要结论

6.2 展望

致谢

参考文献

附录

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摘要

道路交通安全事故已成为威胁人类公共安全的最严重问题之一,引起世界各国的广泛关注。在道路交通事故中,营运车辆运行范围广,时间长,货物众多,客流量和物流量巨大,营运车辆的安全在道路交通安全中占据较大比例。
  随着营运车辆急剧增长,现有人工监管方式缺乏对营运车辆安全规律的把握,已难以适应现代交通安全精细化管理的需要。由于交通安全监管系统本质是实时性高、协调性强的复杂系统,严重制约了对影响交通安全的关键因素(如超速、追尾等)的机理和规律的有效认知。目前,信息化与智能化已成为交通安全监管系统现代化的主要发展方向,通过提高营运车辆安全监管系统在感知、通信和控制之间的互联互通互操作能力,为认知交通安全监管的机理及规律提供了新的途径,同时,现代交通理论的发展也为上述问题的解决提供了新的契机。
  因此,深入研究信息化条件下营运车辆安全监管的技术及其关键支撑理论,以科学的方法准确认知超速、追尾等交通安全现象,以先进的技术支撑营运车辆安全监管系统的发展,对于交通部门实施具有针对性的主动监管提供科学支持,具有重要的理论和实际意义。
  本文主要围绕基于信息化条件下的营运车辆安全监管技术及其关键支撑理论展开研究。首先构建了信息化环境下的营运车辆安全监管体系,为营运车辆主动管控和参与者联动提供支撑。同时,重点围绕信息化环境下车辆运营安全体系评价技术、车辆超速规律和追尾机理方面亟待解决的关键问题,进行了深入系统的研究,以期从理论和工程应用两个角度突破,从而为科学评价、针对性地实施主动的营运车辆安全监管提供支撑手段和理论依据。
  主要工作包括以下几个方面:
  ①在营运车辆安全监管体系方面,提出了一种具有信息反馈机制的安全监管体系框架,并在其指导下构建了基于GPS的“两客一危”监控系统。
  针对交通管理部门、运输企业、司乘人员和应急救援部门在营运车辆监管中缺乏有效信息交互和协同联动机制的问题,首先,从数据驱动的角度出发,应用反馈控制思想,构建包含对象层、监管层、控制层和反馈层的道路交通安全监管体系框架。其次,以交通安全监管体系框架作为宏观指引,构建了一个典型的“两客一危”监控系统,并在重庆市典型高速公路进行部署应用,结果证明了其适用性,体现了该营运车辆安全监管体系具有重要工程应用价值。
  ②在营运车辆的安全评价方面,提出了一种基于熵权理论的运营车辆安全评价方法。
  综合考虑了影响营运车辆的运营安全评价因素,基于熵的理论确定各因素的权值,然后运用模糊综合评判模型进行综合评价,得出其安全等级。通过把熵权法与模糊综合评价法结合,有效降低了人为因素对权重的影响。将该方法应用于重庆地区“两客一危”车辆运营安全分析,结果表明方法简单易行,评判结果具有科学性和合理性。
  ③在提取营运车辆运行特征方面,提出了一种基于DM技术的运营车辆超速规律分析方法。
  针对目前难以有效掌握运营车辆超速行驶的规律,基于车载 GPS实时监控数据,提出了将数据挖掘技术应用于运营车辆超速规律的分析方法,同时给出了一种基于地图匹配的数据预处理方法,对具有空间属性的数据进行预处理,并建立了四维数据仓库模型。在此基础上利用基于FP-树的关联规则挖掘算法及趋势分析方法,进行了初步的模式挖掘,得到了与决策有关的多种超速规律,为运管部门实施运营车辆的超速监管提供了有效支持和决策依据。
  ④针对营运车辆追尾问题,基于前后车作用关系,揭示了营运车辆追尾机理,并提出了基于多前车信息和基于前后车信息综合利用的车辆追尾抑制方法。
  针对有效抑制和预防营运车辆追尾技术手段比较单一、车辆追尾机理成果还研究不够深入、以及预警系统采集信息种类、范围及依据的研究缺乏等问题,从前后车作用关系的全新角度,揭示了营运车辆追尾机理。在此基础上分别提出了利用多前车信息和前后车信息来抑制营运车辆追尾的措施,并采用数值仿真验证上述途径的有效性。
  具体为:提出了基于多前车信息作用下的车辆运动模型-MAVD模型,其结果表明,通过充分利用多前车信息,可以扩大本车稳定裕量,从而抑制本车与前车追尾;提出了考虑前后车辆综合效应的车辆运行刻画建模——BL&OVD模型,研究结果表明通过前后车信息的综合与协同,能最大限度扩大车队稳定区域,从而抑制前后车追尾发生,且只需要采集前方两辆车的信息和后方一辆跟随车的信息就可以保持车辆运行在最佳状态,以保证追尾发生概率最低。
  综上所述,本文充分融合信息技术和交通理论,构建了一套营运车辆安全监管体系,研究了基于熵权理论的运营车辆安全评价方法,提出了一种基于DM技术的运营车辆超速规律分析算法,探索了基于前后车大范围信息利用的营运车辆追尾机理分析和抑制方法,理论分析和实际应用验证了本文工作的有效性。

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