基于贝叶斯网络的交通突发事件态势评估技术

摘要

城市交通是联系城市社会活动、经济活动的纽带，是城市发展的命脉。城市交通系统既是突发事件发生源，又是突发事件应急保障的生命线。交通突发事件的处理延误将对人员的生命和社会经济带来巨大损失，因此如何对交通突发事件进行快速反应与处理是智能交通领域的一个重要研究问题。 为使交通突发事件进行快速处理、减少延误，本文将广泛应用于军事领域中的态势评估应用到交通突发事件处理中，辅助决策部门快速制定应急处理方案。主要工作如下： 通过对态势评估和贝叶斯网络基本理论的研究，分析了态势评估应用于交通突发事件处理的可行性，给出了交通突发事件态势评估的总体工作流程；研究了贝叶斯网络节点及其结构确定的理论，并结合交通突发事件的实际情况确定了贝叶斯网络的节点和网络结构，研究了基于不完整训练数据的贝叶斯网络节点概率学习算法——EM算法；研究了消息传播算法，根据贝叶斯网络的逆向推理给出了事故原因推理的贝叶斯网络结构；在时间依赖网络最优路径求解算法的基础上，对基于时间窗理论的救援资源调度算法进行了研究，并给出了算法的具体描述；在以上理论研究的基础上，本文结合大连交警支队处理交通突发事件的实际情况开发出了一个系统原型——“交通突发事件态势评估与调度预案生成系统”。 本文的研究表明基于贝叶斯网络的交通突发事件评估预测技术对交通突发事件的快速反应及处理提供了决策依据，缩短了决策部门做出应急处理决定的时间，为交通突发事件中的人员生命的抢救赢得了时间并且降低了社会的经济损失。

目录

文摘

英文文摘

独创性说明及大连理工大学学位论文版权使用授权书

1绪论

1.1研究的背景与意义

1.2国内外研究现状

1.2.1态势评估的国内外研究现状

1.2.2贝叶斯网络的国内外研究现状

1.3本文的主要工作

1.4本文的组织结构

2基于贝叶斯网络的态势评估

2.1态势评估技术

2.1.1基本概念

2.1.2态势评估的实现技术

2.2贝叶斯网络的基本理论

2.2.1贝叶斯网络的概念与定义

2.2.2贝叶斯网络学习

2.2.3贝叶斯网络推理算法

2.3贝叶斯网络在交通突发事件态势评估中的应用

2.3.1系统总体工作流程

2.3.2贝叶斯网络的总体工作流程

3贝叶斯网络结构的确定及节点概率学习

3.1贝叶斯网络结构的确定

3.1.1确定贝叶斯网络节点及其值域

3.1.2贝叶斯网络结构的确定

3.2贝叶斯网络节点概率的学习

3.2.1确定贝叶斯网络条件概率表

3.2.2贝叶斯网络节点概率学习，生成后验贝叶斯网络

4贝叶斯网络推理算法

4.1基于消息传播的推理算法

4.1.1算法简介

4.1.2算法描述

4.2交通事故原因推理

5预案生成及资源调度算法

5.1预案的生成

5.1.1威胁等级的确定

5.1.2紧急预案的生成

5.2基于时间窗理论的救援资源调度算法

5.2.1各部门调度代价的计算

5.2.2时间窗口

5.2.3时间依赖网络最优路径求解算法

5.2.4算法实现

6系统的设计与实现

6.1系统总体设计

6.1.1系统功能模块

6.1.2系统总体工作流程

6.2系统功能的实现

6.2.1态势分析模块的实现

6.2.2电子地图模块的实现

6.2.3调度方案模块的实现

6.3系统演示

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致 谢