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题名基于分层负二项模型的山区高速公路隧道交通安全分析
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作者
叶斯哈提·阿扎提
王雪松
张学芳
周朝飞
万瑶
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机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
中交资产管理有限公司贵州区域管理总部
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出处
《交通与运输》
2024年第5期19-24,共6页
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基金
国家自然科学基金(5237120382)。
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文摘
为分析山区高速公路隧道路段的几何设计、交通运行和环境因素对事故频次的影响,通过采集36个隧道路段的多源数据,在贝叶斯框架下构建分层负二项模型分析隧道事故频次。结果表明,长隧道路段更容易发生事故,隧道入口至中间路段事故更多,事故频次随路段曲率和坡度变化率、日均交通流量和大雾天数增加而显著上升,路面抗滑性能越差,事故越多。研究为交通管理部门制定隧道安全改善措施提供理论依据。
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关键词
山区高速公路
隧道
事故频次
分层负二项模型
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Keywords
Mountainous freeway
Tunnel
Crash frequency
Hierarchical negative binomial model
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分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于大数据的高速公路机电设备智能运行监测技术研究
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作者
安家宏
张羽乾
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机构
中交资产管理有限公司贵州区域管理总部
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出处
《中国高新科技》
2024年第21期63-64,73,共3页
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文摘
为了探索如何利用大数据技术实现机电设备的智能化运行监测,文章提出了一种基于大数据技术的高速公路机电设备智能运行监测技术。首先,通过对高速公路机电设备的运行数据进行采集和分析,研究了机电设备的运行状态、故障预测和维修决策等关键问题。其次,通过对大数据的采集和分析,建立了一套全面的高速公路机电设备监测系统,实现了设备的实时监测和数据分析。然后,运用机器学习技术,构建了针对机电设备运行状态的检测模型,能够及时发现设备的异常运行行为。最后,通过对实际高速公路机电设备运行数据的分析,验证了所提出方法的有效性和可行性。实验结果显示,利用大数据技术进行机电设备运行监测,能够有效提高设备的运行效率和可靠性。
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关键词
大数据
高速公路机电设备
智能运行监测技术
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Keywords
big data
motorway electromechanical equipment
intelligent operation monitoring technology
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分类号
TP313
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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