基于城市交通事件自动检测的出警辅助决策模型研究

摘要

在城市道路交通组织及管理实践过程中，针对交通事件的出警策略是保证交通警务效率的一项重要活动。及时捕捉交通事件信息，并制定出合理的出警策略，能够保证出警的正确性和及时性，对于降低交通事件造成的损失，减轻处警人员的工作压力，都具有十分重要的作用。
　　论文针对上述问题进行了研究，给出了交通事件自动检测和基于事件检测的出警辅助决策的一体化方案，并在如下两个方面进行了创新工作:一是建立了一个改进的交通事件自动检测模型，二是建立了一个基于交通事件自动检测的出警辅助决策模型。
　　首先，论文研究了基于行程时间的交通事件检测方法。文中改进了现有的基于车长匹配的行程时间测量方法，基于此给出了一个交通事件自动检测算法，即:通过路段上下游通过车辆的长度匹配概率及局部密度，得到精确匹配并以此推算单车行程时间;利用标准正态偏差算法，并根据行程时间分布对已知和未知的单车行程时间进行二次检验，以检测交通事件的发生。
　　其次，论文研究并建立了一种基于贝叶斯理论的出警辅助决策模型。作为实际出警辅助决策模型的输入参数，交通事件自动检测信息中的不确定性，是影响出警辅助决策模型精度的重要因素。因此，为了减少不确定性，在设计过程中，采用总延误时间作为衡量决策效用的重要指标，并将处警人员的经验与自动检测的结论相结合，在处警人员缺乏明确事件状态描述的情况下，对交通事件发生的实际状态概率进行修正，藉此控制决策失误蕴含的风险。
　　最后，论文设计了一系列实验，结合实际交通数据、交通事件及报警信息，对模型进行了验证分析。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 研究内容与章节结构

2 文献综述

2．1 交通事件自动检测技术研究现状

2．2 交通事件出警辅助决策问题研究现状

2．3 小结

3 基于路段行程时间的自动事件检测算法研究

3．1 基于路段行程时间的交通事件检测

3．2 基于车长匹配概率的路段行程时间测量方法

3．2．1 车长的测量

3．2．2 匹配概率计算

3．2．3 最佳匹配和行程时间计算

3．3 基于行程时间的标准正态偏差事件检测算法

3．4 小结

4 基于交通事件自动检测的出警辅助决策模型

4．1 决策分析模型

4．1．1 决策和决策分析

4．1．2 贝叶斯决策

4．2 出警辅助决策分析模型建模分析

4．3 辅助决策分析模型建立

4．3．1 数据定义

4．3．2 客观状态的概率修正

4．3．3 最优决策的计算

4．4 出警辅助决策模型建立

4．5 小结

5 实例分析

5．1 基于行程时间的标准正态偏差事件检测算法实验

5．1．1 自动事件检测算法性能指标

5．1．2 实验组织和数据分析

5．2 基于自动事件检测和贝叶斯决策的出警辅助决策模型实验

5．2．1 后验概率统计

5．2．2 辅助决策案例分析

6 基于交通事件自动检测的出警辅助决策系统设计

6．1 系统结构设计

6．2 人机交互设计

6．3 编程实现

7 总结与展望

7．1 论文工作总结

7．2 进一步研究工作

参考文献

作者简历

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