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基于复杂网络的火后泥石流成灾机理的建模方法
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作者 林尧 李涛 +3 位作者 章浩淳 王志恒 郑伟皓 唐智慧 《防灾科技学院学报》 2024年第2期75-86,共12页
为更加全面地对火后泥石流致灾因素进行定性分析,达到灾害防控目的,基于复杂网络理论,通过梳理既有的致灾机理研究,萃取了包含致灾因素和过程事件在内的39个节点,建立了火后泥石流触发网络。随后,基于有向网络的结构特点拓展了综合度的... 为更加全面地对火后泥石流致灾因素进行定性分析,达到灾害防控目的,基于复杂网络理论,通过梳理既有的致灾机理研究,萃取了包含致灾因素和过程事件在内的39个节点,建立了火后泥石流触发网络。随后,基于有向网络的结构特点拓展了综合度的概念,并通过综合出(入)度、中介中心性、连边脆弱度3项复杂网络拓扑特征提出了节点风险扩散度指标(NRD)用于评估网络中的关键节点。最后,以3种攻击方式针对PDFTN,对比该网络的连通度变化,以验证NRD识别结果的有效性。结果表明:NRD能够有效识别出有向网络中的关键节点,其中NRD识别出的火后泥石流关键致灾因素为地表径流,该结果与现有研究结论一致。因此,致灾因素对火后泥石流灾害结果的影响可以通过本文提出的NRD指标进行有效表征,从而为火后泥石流灾害防控提供辅助决策依据。 展开更多
关键词 火后泥石流 复杂网络 地质灾害防治 评价指标 致灾机理
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基于GIS空间分析及深度学习的调车场安全识别系统 被引量:8
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作者 郑伟皓 周星宇 +2 位作者 李红梅 吴虹坪 唐智慧 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期423-432,共10页
为实现调车场的智能化安全管理,首先基于调车作业的常见事故,分析了调车场系统中的人-机-环事故致因要素。利用GIS对调车场各空间组成要素进行建模,以获得调车场的电子地图与各组成要素的属性数据库。在此基础上,利用Arc GIS空间分析引... 为实现调车场的智能化安全管理,首先基于调车作业的常见事故,分析了调车场系统中的人-机-环事故致因要素。利用GIS对调车场各空间组成要素进行建模,以获得调车场的电子地图与各组成要素的属性数据库。在此基础上,利用Arc GIS空间分析引擎对调车场对象的属性数据进行操纵分析,得出电路分路情况、道岔尖轨间隙特征、人员作业热点、货物空间分布等特征图层;并利用卷积神经网络(CNN)作为融合工具,以专家判定的危险区域为学习标签,大规模自动化提取各特征图层的特征,以达到自主学习专家知识的目的;最后,利用Ecd转化工具将训练的CNN识别引擎转化为栅格分类器,供GIS系统进行安全分类评估时调用,最终达到调车场自动安全分析的目的。经仿真数据验证,结果表明:在CNN的训练过程中,Dropout机制可有效控制过拟合现象,经训练的CNN在测试集的识别正确率为73. 81%;GIS系统能有效调用CNN,实现自动融合电子地图中的对象属性数据,完成调车场安全评估及展示。 展开更多
关键词 安全工程 交通地理信息系统 深度学习 数据融合
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基于三维GIS技术的公路交通数字孪生系统 被引量:43
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作者 郑伟皓 周星宇 +3 位作者 吴虹坪 李红梅 朱新童 文林江 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期28-39,共12页
数字孪生是一种集成多学科属性,通过物理世界与信息世界连接融合达到虚拟现实交互与融合的科学,其在交通业的落地途径为建筑信息模型(BIM)+地理信息系统(GIS)技术。各类交通基础设施模型要素的交互关联及孪生数据合理建设方案成为制约... 数字孪生是一种集成多学科属性,通过物理世界与信息世界连接融合达到虚拟现实交互与融合的科学,其在交通业的落地途径为建筑信息模型(BIM)+地理信息系统(GIS)技术。各类交通基础设施模型要素的交互关联及孪生数据合理建设方案成为制约其发展的瓶颈。立足交通,以数字孪生的五维结构模型为指导,在三维GIS环境下,针对其虚拟模型应包含的几何、物理、规则模型提出了具体的实现技术。分析了交通基础设施分类及孪生数据特点,细化其构件层次关系,实现模型的标识编码与存储方案。依据CAMP5对系统软件进行分类,并依各层次阐述了验证方法,完成系统验证。最后,基于虚拟模型与数据融合,梳理了像素层、表征层和决策层的应用开发思路,以期为交通运输领域践行数字孪生提供技术参考。 展开更多
关键词 交通运输 数字孪生 地理信息系统 建筑信息模型 标识解析体系 数据融合
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基于Kohonen-SVM模型的驾驶行为险态动态辨识 被引量:3
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作者 唐智慧 郑伟皓 吴海涛 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期1386-1390,共5页
对驾驶行为的危险状态进行动态辨识并提前预警是防止交通事故发生的重要手段。提出一种基于Kohonen神经网络和支持向量机(SVM)的驾驶行为险态动态辨识方法。基于国内外相关研究,选取油门、方向盘转角、刹车、离合、X轴速度、Y轴速度、... 对驾驶行为的危险状态进行动态辨识并提前预警是防止交通事故发生的重要手段。提出一种基于Kohonen神经网络和支持向量机(SVM)的驾驶行为险态动态辨识方法。基于国内外相关研究,选取油门、方向盘转角、刹车、离合、X轴速度、Y轴速度、X轴加速度、Y轴加速度、发动机转速作为驾驶行为状态指标。应用Kohonen神经网络对9个指标组成的向量进行非监督聚类。用聚类结果组成的时间序列表示驾驶员行为指标的动态变化特征并以此作为输入,通过训练SVM实现驾驶行为险态辨识,解决了高维指标数据监督聚类困难和险态识别的静态性问题。最后,采用驾驶模拟器进行试验设计,对方法的有效性进行验证。以8个危险场景作为诱发驾驶行为险态出现的刺激,10个被试共产生8 400组识别序列,选取600组标识为险态的时间序列进行验证。结果表明:该模型的驾驶行为险态识别正确率为82.22%。不同被试的正确率差异控制在6%以下,表明此模型具备一定的泛化能力。 展开更多
关键词 安全管理工程 危险状态辨识 KOHONEN神经网络 支持向量机 驾驶行为 动态辨识
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打车软件的使用对驾驶安全的影响 被引量:2
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作者 唐智慧 党珊 郑伟皓 《交通运输工程与信息学报》 2017年第1期22-27,共6页
打车软件的使用会造成驾驶员在驾驶中频繁进行手机操作。本文以驾驶模拟器为试验平台,探究了这些操作对驾驶安全的影响。运用统计检验方法对实验结果进行处理,结果表明:由使用打车软件引发的分心操作,对驾驶员速度控制能力与车道保持能... 打车软件的使用会造成驾驶员在驾驶中频繁进行手机操作。本文以驾驶模拟器为试验平台,探究了这些操作对驾驶安全的影响。运用统计检验方法对实验结果进行处理,结果表明:由使用打车软件引发的分心操作,对驾驶员速度控制能力与车道保持能力有显著影响,其中,操作导航的影响程度最大,通话操作次之,接单操作的影响程度最小;驾驶中使用打车软件将显著增加驾驶员违章次数(P<0.05);操作导航、手持通话、免提通话三类行为,会使驾驶员前方信息观察能力下降30%以上。 展开更多
关键词 驾驶员 手机使用 打车软件的使用 驾驶安全
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基于交互式BP-UKF模型的短时交通流预测方法 被引量:18
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作者 唐智慧 郑伟皓 +1 位作者 董维 李娟 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期117-124,134,共9页
城市路网具有功能多样、组成复杂、交通量大、交叉口多等特点。优化短时交通流预测模型能够增加交通状态判别的精准度,有利于市民预知交通出行信息,为交通诱导措施的发布提供数据支持,免陷入拥堵困境。针对目前短时交通流预测模型优化... 城市路网具有功能多样、组成复杂、交通量大、交叉口多等特点。优化短时交通流预测模型能够增加交通状态判别的精准度,有利于市民预知交通出行信息,为交通诱导措施的发布提供数据支持,免陷入拥堵困境。针对目前短时交通流预测模型优化过程中出现的模型适应性差,使用条件要求高、单一模型无法准确地描述交通流在不同时段内的变化规律等因素造成短时交通流预测精准度低的问题,采用Kohonen神经网络对交通流数据进行聚类分析,令聚类得到的不同交通流模式下的交通流数据作为训练多个不同BP神经网络模型的输入,将不同神经网络模型与无迹卡尔曼滤波结合组成多个交通滤波器,完成交通流量的非线性预测与在线校准,最后使用交互式方法融合各估计器预测结果得出综合交通流预测结果。仿真实例构建了多个估计器和1个基于该方法的联合估计器,将以上各个估计器用于某断面的流量预测中,验证了几类估计器的流量预测性能。试验结果表明:该方法搭建的联合估计器在各种交通模式下较单估计器的预测准确性均有所提高,且在交通流遭遇多因素影响下发生特征变化时表现出一定的自适应性;相比于传统系统预测模型,大大降低了对训练数据量的要求,取得了较为满意的短时交通流预测效果。 展开更多
关键词 智能交通系统 短时交通流预测 神经网络 IMM 城市路网 UKF
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