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题名城市道路交通安全影响因素分析
被引量：6
- 1
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作者
王丹
胡尧
吴楠
商明菊
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机构
贵州大学数学与统计学院
贵州省公共大数据重点实验室
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出处
《贵州大学学报（自然科学版）》
2018年第2期14-21,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(11661018
11361015)
+3 种基金
全国统计科学研究项目(2014LZ46)
贵州省自然科学基金项目(黔科合J字[2014]2058号)
贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2017]5788号)
贵州大学2017年研究生创新基金项目(研理工2017067)
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文摘
随着车辆日益增多,交通事故频繁发生,找出影响交通事故发生的真正因素是目前交通管理部门要解决的主要问题。基于贵阳市交通管理部门开放的交通事故数据,采用多项Logistic回归模型和Apriori算法,发现多项Logistic回归模型能很好地拟合数据且能找出影响城市交通安全的显著性因素,Apriori算法通过识别或发现交通事故数据中所有的频繁项集,能够挖掘出人、车、道路、天气因素之间的关联对交通事故类型的影响,数据分析结果可为交通管理相关部门提供参考。
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关键词
交通安全
多项Logistic回归模型
APRIORI算法
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Keywords
traffic safety
multinomial Logistic regression model
Apriori algorithm
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名基于改进递归小波变换的交通流异常点与变点检测算法
被引量：5
- 2
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作者
商明菊
胡尧
周江娥
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机构
贵州大学数学与统计学院
贵州省公共大数据重点实验室
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出处
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期133-143,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(11661018)
贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2017]5788号)
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文摘
为准确界定交通流状态,辅助交通管理者对交通异常事件进行及时处理,提出了一种基于改进递归小波变换的异常点与变点快速检测算法,并将其应用于交通流实时监控与预警。首先,对历史交通流序列建立自回归模型,将残差序列的标准化有效分数向量作为统计量,利用3-Sigma原则,提出为统计量差分时序设定监控阈值的方法,实现了交通流状态的实时预警。其次,利用改进递归小波变换统计量,结合小波复合信息并综合考虑真实变点与估计变点之间的差异,选取小波变换特征频率与最优搜索长度,快速检测并估计交通流异常点与变点,实现了交通流状态的在线监控。最后,仿真试验和实例分析验证了算法的合理性与可行性。研究结果表明:设定的阈值对交通流变化趋势掌控明显,能够对交通异常状态进行及时预警;结合特征频率的复小波变换信息,能够有效检测并区分交通流异常点与变点;与基于有效分数向量的传统变点检测算法相比,算法的检测性能在延迟与收敛性两方面均有明显改善。该算法能够对交通流状态进行在线监控,这将为断面车流实时预警提供支持。
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关键词
城市交通
变点
改进递归小波变换
交通流
异常点
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Keywords
urban traffic
change point
improved recursive wavelet transform
traffic flow
outlier
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分类号
U491.112
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名地沟油与食用油理化指标的对比分析
被引量：4
- 3
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作者
罗世霞
商明菊
吕研
蒙忠宁
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机构
贵州师范大学化学与材料科学学院
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出处
《广州化工》
CAS
2014年第17期97-98,190,共3页
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文摘
根据食用动植物油脂检测的国家标准方法,对比分析了地沟油和食用油的感官指标,碘价、折光率、过氧化值、酸值和电导率等理化指标。结果表明,与食用油相比,地沟油的酸值和电导率明显增大,酸值和电导率可以作为鉴定地沟油的指标。
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关键词
地沟油
食用油
理化指标
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Keywords
‘Gutter Oil＇
edible oil
physical and chemical index
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分类号
O655.9
[理学—分析化学]
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题名新增车辆通行拥堵预测模型
被引量：3
- 4
-
-
作者
李扬
胡尧
商明菊
杨超
周江娥
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机构
贵州大学数学与统计学院
贵州省公共大数据重点实验室
-
出处
《贵州大学学报（自然科学版）》
2019年第5期21-27,共7页
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基金
国家自然科学基金项目资助(11661018)
贵州省科技计划项目资助(黔科合平台人才[2017]5788号)
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文摘
为对新增车辆的通行拥堵进行预测,首先使用K-Medoids聚类算法将交通流运行状态划分为顺畅、阻滞、拥堵三类,然后引入交通流特征参数构建累积Logistic回归模型量化新增车辆对路段运行状态的影响,最后基于支持向量回归机预测新增车辆通行时间。研究结果表明:当只考虑车流量、限行时段和二者之间的交互作用时,模型预测道路状态的正确率达到82.36%,此时车流量在非限行时段每增加一辆车,发生比从顺畅状态转为非顺畅状态的概率是原来的1.087倍;当考虑车流量、黄牌车比例、限行时段、外地车比例及后两者的交互作用时,模型预测通行时间MSE最小,预测效果最优。
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关键词
交通流运行状态
累积Logistic回归模型
支持向量回归机
通行时间
-
Keywords
traffic flow state
cumulative logistic regression model
support vector regression machine
travel time
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名基于交通流生存函数的交叉口通行能力计算模型
被引量：2
- 5
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作者
胡尧
韦维
商明菊
李丽
李扬
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机构
贵州大学数学与统计学院
贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
贵州民族大学数据科学与信息工程学院
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出处
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期137-150,共14页
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基金
国家自然科学基金项目(11661018)
贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2017]5788号)
+1 种基金
全国统计科学研究项目(2014LZ46)
贵州省科学技术基金项目(黔科合J字[2014]2058号)
-
文摘
针对基本通行能力不能全面反映道路交通状况的缺点,提出了城市道路随机化通行能力概念;依据评价体系定义交通中断与持续中断,量化了城市道路交通拥堵程度;研究了现有通行能力估计方法,利用乘积限与寿命分布列构造并估计了交通流分布函数;结合交叉口各入口交通流数据特性改进传统连续交通流参数模型,提出了基于交通流生存函数的交叉口通行能力计算模型;将该模型估计结果与道路通行能力手册HCM2010中的模型估计结果和交叉口实测流量进行误差对比。分析结果表明:生存函数模型计算出的中断、持续中断交叉口通行能力与HCM2010中的模型计算结果误差均值分别为0.162 1与0.116 4,方差分别为0.029 0与0.015 2,两者误差波动均较小;提出的计算模型结果与实测较大流量相对误差分别为9.720%、3.822%和4.936%、4.779%,统计意义下提出的计算模型相对误差为5.871%,估计效果稳健;城市道路交通中断次数、可接受中断概率、交通流、速度与道路通行能力之间存在生存函数乘积限对应关系,研究交叉口的通行能力为7 632 pcu·h^-1,提出的计算模型估计结果更具有可靠性。可见,提出的计算模型适用性较好,特别在不同拥堵程度的城市道路交通区域,通过可接受中断概率估计通行能力,可为城市道路交通组织与管理部门提供优化目标、科学决策和易于接受的理论依据。
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关键词
通行能力
生存函数
交通流
乘积限
交通中断
-
Keywords
traffic capacity
survival function
traffic flow
product-limit
traffic breakdown
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分类号
U491.14
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
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题名基于SV模型的行程时间预测
被引量：2
- 6
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作者
杨超
胡尧
商明菊
李扬
周江娥
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机构
贵州大学数学与统计学院
贵州省公共大数据重点实验室
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出处
《贵州大学学报（自然科学版）》
2019年第5期11-17,共7页
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基金
国家自然科学基金项目资助(11661018)
贵州省科技计划项目资助(黔科合平台人才[2017]5788号)
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文摘
行程时间的波动性分析及预测是道路交通网络研究的重要内容,为有效预测出行者行程时间,本文基于实际路段行程时间数据构建随机波动率模型,利用马尔科夫链蒙特卡洛方法求解模型参数,使用标准随机波动率(SV-N)模型和厚尾随机波动率(SV-T)模型对行程时间进行预测。结果表明:在刻画对路段行程时间波动率特征的效果上,厚尾随机波动率模型优于标准随机波动率模型;在行程时间预测上,厚尾随机波动率模型更能准确地进行实时预测。本文方法对行程时间预测具有实时性,可对实际路段行程时间进行在线预测及对交通出行者的路线规划提供理论依据。
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关键词
行程时间
SV模型
MCMC
波动性
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Keywords
travel time
stochastic volatility model
Markov chain Monte Carlo
volatility
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名单分位数方法对时间序列尾指数变点检测及应用
- 7
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作者
周江娥
胡尧
商明菊
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机构
贵州大学数学与统计学院
贵州省公共大数据重点实验室
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出处
《贵州大学学报（自然科学版）》
2019年第2期22-27,共6页
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基金
国家自然科学基金项目资助(11661018
11361015)
+2 种基金
全国统计科学研究项目资助(2014LZ46)
贵州省自然科学基金项目资助(黔科合J字[2014]2058号)
贵州省科技计划项目资助(黔科合平台人才[2017]5788号)
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文摘
多元时间序列中的尾指数变点检测在理论和实际应用中都有着广泛应用。本文利用单分位数方法(Single Quantile Method)构造检验统计量检测和估计出多元时间序列数据尾指数变点,证明其极限分布。在模拟研究中,分别产生三个经典的厚尾分布类型随机数进行模拟研究,结果表明,单分位数方法对多元时间序列尾指数的变点检测是有效的,尤其对分布变化造成的尾指数变化的情形更加敏感与准确。最后将该方法应用于深圳市香蜜湖路市委党校南行路段车流量数据,结果显示该方法能准确检测出交通流变点,根据存在的变点分析出交通流的变化规律。
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关键词
单分位数方法
变点
多元时间序列
厚尾分布
尾指数
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Keywords
single quantile method
change point
multivariate time series
thick tail distribution
tail index
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名基于R-FPOP变点检测的城市路段旅行时间预测
- 8
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作者
商明菊
胡尧
周江娥
王丹
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机构
贵州大学数学与统计学院
贵州省公共大数据重点实验室
厦门大学数学科学学院
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出处
《贵州大学学报（自然科学版）》
2019年第2期101-108,共8页
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基金
国家自然科学基金项目资助(11661018)
贵州省科技计划项目资助(黔科合平台人才[2017]5788号)
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文摘
针对城市路段旅行时间精准推送的不足,提出一种基于动态规划变点检测算法的旅行时间预测方法。以车牌识别数据为研究对象,利用R-FPOP算法对旅行时间均值变点进行在线检测,研究变点时域分布特征;基于均值变点检测结果,预测旅行时间并给出其预测区间。结果表明:在线检测出的变点能够有效辨识旅行时间的均值突变,变点时域分布主要集中在高峰期;旅行时间预测值对实际序列变化趋势估计准确,推送的预测区间平均覆盖率为79.54%,具有较优的预测精度。论文方法兼顾旅行时间均值突变且建模简单,可为路段旅行时间的在线智能推送及交通需求者的路线规划提供技术支持。
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关键词
交通工程
旅行时间预测
R-FPOP
变点
智能导航
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Keywords
traffic engineering
travel time prediction
R -FPOP
change point
intelligent navigation
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分类号
U491.1
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名穿刺治疗奶牛的卵泡囊肿
被引量：1
- 9
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作者
管学文
马玮成
蒲凯
商明菊
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机构
山东省淄博得益乳业有限公司
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出处
《中国兽医杂志》
CAS
北大核心
2002年第9期54-54,共1页
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关键词
症状
直肠检查
穿刺治疗
奶牛
卵泡囊肿
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分类号
S858.23
[农业科学—临床兽医学]
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题名雏鸡绿脓杆菌病的诊治
- 10
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作者
张同玉
朱明恩
商明菊
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机构
山东省畜牧兽医学校
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出处
《中国兽医杂志》
CAS
北大核心
1996年第9期57-57,共1页
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文摘
雏鸡绿脓杆菌病的诊治张同玉朱明恩商明菊（山东省畜牧兽医学校，潍坊２６１０４１）发病情况１９９２年５月３０日晚７点，某鸡场购进伊莎父母代种雏６０００只，夜间１２点开始发病，至３１日早７点死亡２０００余只，至６月４日早７点死亡达４０００余只，经济损失严重...
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关键词
鸡病
雏鸡
绿脓杆菌病
诊断
治疗
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分类号
S858.315.1
[农业科学—临床兽医学]
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