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洪涝灾害条件下疏散交通生成预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为有助于有关部门更准确预测洪涝灾害受灾民众的疏散量,结合非集计数据和集计数据的优点,提出分区集计数据的概念,设计了受灾区域分区方法,并通过意向偏好(SP)调查法对我国居民在洪涝条件下疏散交通需求数据进行调查。在此基础上,引入BP神经网络建立基于分区集计数据的疏散交通生成预测模型。利用调查数据进行实证分析发现,所设计方法取得了较好的预测效果,鲁棒性较好,平均相对预测误差仅为1.8%,其预测效果明显优于现有的非集计和整集计模型。 相似文献
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为解决驾驶人因愤怒驾驶而导致交通事故的问题,首先,聘请18名职业驾驶人佩戴智能手环开展实车试验,采集驾驶人的心电指标;然后,经统计检验发现不同愤怒情绪强度下心电指标心率(HR)、RR间期的平均值(RRmean)、RR间期的标准差(SDNN)、连续差的均方根(RMSSD)、RR间期大于50 ms的个数(PNN50)、高频(HF)、非线性指标(SD1、SD2、SD2/SD1)具有显著差异;最后,分别以三级愤怒驾驶行为(正常、轻微愤怒、强烈愤怒)和二级愤怒驾驶行为(正常和愤怒)为因变量,以显著差异心电指标为自变量,基于支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)和线性分析(LD)建立驾驶人愤怒驾驶行为动态检测模型。结果表明:二级愤怒驾驶行为识别模型识别效果明显优于三级愤怒驾驶行为识别模型;二级愤怒驾驶行为识别模型中SVM效果最好,三级愤怒驾驶行为识别模型LD模型识别性能最佳。 相似文献
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