[發明專利]基于貝葉斯網絡的多數據融合算法

在審

• 申請號: 201610888319.1
• 申請日: 2016-10-12
• 公開（公告）號: CN107945505A
• 公開（公告）日: 2018-04-20
• 發明（設計）人: 王光;李浩;高寅生;馬國峻
• 申請（專利權）人: 西安文理學院
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06K9/62
• 代理公司: 北京匯捷知識產權代理事務所(普通合伙)11531
• 代理人: 李宏偉

技術領域

本發明涉及公路安全領域，具體涉及一種基于貝葉斯網絡的多數據融合算法。

背景技術

我國是當今世界上發生道路交通安全事故最多的國家之一，交通事故死亡率比歐美等發達國家高出10倍以上。而路側交通事故在公路交通事故中約占30%，在死亡3人以上的重特大惡性交通事故中，由于車輛沖出路外、墜落陡崖或高橋而發生的路側交通事故中約占一半比例。目前對公路路側實施安全，仍主要依賴工程技術人員的經驗判斷進行危險點段的識別，致使安全監測帶有一定的人為因素，投資決策缺乏科學性，事故發生率較高。

現有技術中將路側安全程度按照級別劃分，該劃分都是根據影響路側未下程度的主要因素來劃分級別，都屬于定性表述，由于影響路側危險程度的因素眾多，加之因素間的相互關聯，使得針對具體的路側特征，在很大程度上仍離不開設計、研究人員的經驗判斷。雖然現有路側危險分級在具體的工程時間中發揮了一定的作用，但仍顯明顯存在以下幾方面的問題：一是考慮的要素少；二是等級之間界限模糊，存在交叉和空檔；三是缺乏底層的理論方法基礎。

發明內容

為了解決上述問題本發明提供一種基于貝葉斯網絡的多數據融合算法，科學、客觀、全面準確的監測路面事故發生。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：一種基于貝葉斯網絡的多數據融合算法，其特征在于，包括線性（B₁），交通量（B₂）、氣候環境（B₃）、歷史事故（B₄）、路側特征（B₅）、路側發生交通事故概率P及監測意見E；所述線性（B₁）包括平均曲線（S₁）和縱坡坡度（S₂）；交通量（B₂）包括日均交通量（S₃）和貨車比重（S₄）；氣候環境（B₃）包括雨雪霧氣候頻率（S₅）和其他自然災害頻率（S₅）；歷史事故（B₄）包括傷人事故（S₇）、死亡事故（S₈）和財產損失事故（S₉）；路側特征（B₅）包括路側深度（S₁₀）、離散危險物（S₁₁）、連續危險物（S₁₂）和凈區狀況（S₁₃），所述監測意見E為變量。

進一步地，路面概率P可得公式，

進一步地，在沒有監測意見E為定值時，P（E_ij=e_im）=，···，= P（E_im=e_im）=1/m，可根據P（E_ij）和P（S₃|E_ij）計算出P（E_ij=S₃）。

本發明的積極效果：使用本發明，基于貝葉斯網絡作為可靠性分析處理復雜的邏輯關系，能夠方便地處理多態變量以及變量之間的相關行，并能很好地表達變量間的不確定性關系，更加符合時間、科學合理。

具體實施方式

一種基于貝葉斯網絡的多數據融合算法，其特征在于，包括線性（B₁），交通量（B₂）、氣候環境（B₃）、歷史事故（B₄）、路側特征（B₅）、路側發生交通事故概率P及監測意見E；所述線性（B₁）包括平均曲線（S₁）和縱坡坡度（S₂）；交通量（B₂）包括日均交通量（S₃）和貨車比重（S₄）；氣候環境（B₃）包括雨雪霧氣候頻率（S₅）和其他自然災害頻率（S₅）；歷史事故（B₄）包括傷人事故（S₇）、死亡事故（S₈）和財產損失事故（S₉）；路側特征（B₅）包括路側深度（S₁₀）、離散危險物（S₁₁）、連續危險物（S₁₂）和凈區狀況（S₁₃），所述監測意見E為變量。