【摘 要】
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本文以公交车辆危险运行状态识别与评价研究为目标,深入挖掘GPS数据,提取出公交车辆危险运行状态的特征变量,并建立了公交车辆危险运行状态数据集,通过融合双向长短时记忆循环神经网络和卷积神经网络,构建了基于Bi LSTM-CNN混合神经网络的公交车辆危险运行状态识别模型,最终通过哈尔滨市公交车辆GPS数据进行公交车辆危险状态识别与评价的实例分析。本文具体研究工作如下:公交车辆危险运行状态表征及数据预处
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本文以公交车辆危险运行状态识别与评价研究为目标,深入挖掘GPS数据,提取出公交车辆危险运行状态的特征变量,并建立了公交车辆危险运行状态数据集,通过融合双向长短时记忆循环神经网络和卷积神经网络,构建了基于Bi LSTM-CNN混合神经网络的公交车辆危险运行状态识别模型,最终通过哈尔滨市公交车辆GPS数据进行公交车辆危险状态识别与评价的实例分析。本文具体研究工作如下:公交车辆危险运行状态表征及数据预处理。在分析国内外相关研究的基础上,首先确定了公交车辆危险运行状态的表征方法,通过设计算法对原始公交车辆GPS数据进行预处理,并基于处理后的数据对速度、加速度和方向角等运动学参数的时序变化进行分析;然后深入挖掘GPS数据并提取出了公交车辆运行状态的特征变量;最后通过重采样的方法建立公交车辆危险运行状态数据集。公交车辆危险运行状态识别模型构建与识别效果评价。将双向长短期记忆网络和卷积神经网络结合,构建Bi LSTM-CNN公交车辆危险运行状态识别模型。通过Bi LSTM网络和CNN网络提取数据的全局时序特征和变量特征,同时进行数据降维,利用Softmax函数对输出结果进行识别分类。最后将Bi LSTM-CNN混合神经网络与CNN网络、LSTM网络和Bi LSTM网络的识别效果进行对比分析评价。公交车辆危险运行状态时空分布特征分析。基于公交车辆危险运行状态数据,通过时段和路段划分进行公交车辆危险运行状态时空分布统计分析;然后通过空间自相关性分析进行危险运行状态的热点路段的识别,并运用空间计量经济学模型分析危险运行状态的显著性影响因素;最后根据时空分析结果提出预警措施。公交车辆危险运行状态评价。首先提出公交车辆运行危险状态评价指标,并进行同一线路不同公交车辆评价指标值的对比分析;然后以累计发生次数、行驶时长、行驶距离作为特征变量进行公交车辆运行状态危险程度评价,通过聚类分级的方法将危险程度划分为安全型、一般型和危险型三个等级;最后依据评价结果提出了公交车辆运行安全管理建议。
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