高速公路突发事件紧急救援决策智能匹配算法研究

摘要

高速公路交通事故频繁发生，救援人员及时有效地制定出救援方案对最大限度地挽救生命财产安全起着至关重要的作用。本文对高速公路突发事件的紧急救援决策智能匹配方法进行研究，以案例推理技术作为智能匹配的基础，重点提出了两种案例检索的算法。
　　本文首先对基于CBR的高速公路突发事件紧急救援决策系统流程的各个重要环节作了详细的描述。为了进一步地研究案例检索方法，本文首先对案例表示环节进行了详细的研究，并提出了基于XML的案例表示方法，对高速公路突发事件紧急救援决策系统中的案例进行统一化的表示。然后本文重点从两个角度进行案例检索方法的研究:一种是基于相似度的案例匹配方法，这种方法充分挖掘了属性之间的差异和有效地弥补了信息不完全的缺陷，将多属性相似度与结构相似度结合利用优化的最近邻算法计算突发事件与历史案例的相似度，并将案例的置信度融入到案例的复用环节，获得最佳匹配案例;另一种是基于结构相似度与朴素Bayes分类理论相结合的案例匹配方法，这种方法首先将案例库进行分类，通过计算突发事件与类别的结构相似度得到突发事件的所属类别，然后建立朴素Bayes分类模型，将突发事件以最大后验概率检索到最佳经典案例，这种方法解决了突发事件特征属性严重缺失的难题。
　　论文的最后介绍了高速公路突发事件紧急救援决策智能匹配系统的软件设计与实现过程，该系统可以自动对采集到的突发事件的特征属性进行匹配算法的选择，输出最佳匹配案例，并结合仿真实例给予验证。系统紧急救援决策的案例匹配结果均符合本文理论分析的预期，表明本文所提出的智能匹配算法是有效可行的。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．1．1 我国高速公路的历史和现状

1．1．2 我国高速公路交通事故现状

1．1．3 我国高速公路交通事故的特点

1．1．4 完善高速公路交通事故紧急救援体系的重要性和紧迫性

1．2 国内外高速公路交通事故紧急救援的研究现状

1．2．1 国外紧急救援研究现状

1．2．2 国内紧急救援研究现状

1．3 本文研究目的及意义

1．4 本文研究内容及章节安排

第二章 基于CBR的高速公路突发事件紧急救援决策智能匹配系统

2．1 CBR技术

2．2 案例表示方法研究

2．2．1 案例表示技术综述

2．2．2 基于XML的案例表示方法研究

2．2．3 高速公路突发事件紧急救援决策智能匹配系统中的案例表示

2．3 案例的检索

2．4 案例的复用和调整

2．5 案例的学习和保存

2．6 本章小结

第三章 基于相似度的高速公路紧急救援决策智能匹配算法

3．1 智能匹配系统中案例检索方法分析

3．2 基于相似度的智能匹配算法研究

3．2．1 基于粗糙集理论的特征属性权重计算

3．2．2 属性相似度计算

3．2．3 结构相似度和整体相似度计算

3．3 案例复用环节中的置信度分析

3．3．1 置信度概念

3．3．2 置信度指标的确定

3．3．3 决策树分类算法

3．3．4 利用C4．5算法构建高速公路突发事件智能匹配的置信度决策树

3．4 实例分析

3．5 本章小结

第四章 基于结构相似度和朴素Bayes分类相结合的紧急救援决策智能匹配算法

4．1 理论分析

4．2 Bayes分类理论

4．2．1 分类问题综述

4．2．2 Bayes定理

4．2．3 Bayes分类器

4．2．4 朴素Bayes分类器

4．3 基于朴素Bayes分类模型的案例匹配算法

4．3．1 高速公路案例库的分类

4．3．2 建立基于结构相似度与朴素Bayes分类相结合的算法模型

4．3．3 基于结构相似度与朴素Bayes分类相结合的案例匹配算法

4．4 实例分析

4．5 本章小结

第五章 高速公路突发事件紧急救援决策智能匹配系统的设计与实现

5．1 高速公路突发事件紧急救援决策系统分析设计

5．1．1 高速公路突发事件紧急救援决策系统分析

5．1．2 高速公路突发事件紧急救援决策系统设计

5．1．3 数据库设计

5．2 高速公路突发事件紧急救援决策智能匹配系统的实现‘

5．2．1 系统的开发环境

5．2．2 基于ASP．NET的Web窗体

5．2．3 ADO．NET与SQL Server的结合

5．2．4 系统物理架构

5．3 系统实例仿真

5．4 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

作者在攻读硕士期间发表的论文