基于关联特性分析的铁路事故数据挖掘及预测、预警方法研究
致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7页 |
1 绪论 | 第11-23页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
1.2.1 数据挖掘 | 第13-15页 |
1.2.2 预测方法 | 第15-18页 |
1.2.3 安全预警 | 第18-20页 |
1.3 研究内容及技术路线 | 第20-22页 |
1.4 创新点 | 第22-23页 |
2 铁路交通事故特点分析 | 第23-31页 |
2.1 铁路交通事故特点基础分析 | 第23-27页 |
2.1.1 事故性质 | 第23页 |
2.1.2 分类 | 第23-24页 |
2.1.3 时间因素 | 第24-25页 |
2.1.4 责任部门 | 第25-26页 |
2.1.5 地域因素 | 第26-27页 |
2.1.6 天气情况 | 第27页 |
2.2 铁路事故主要影响因素分析 | 第27-29页 |
2.3 本章小结 | 第29-31页 |
3 铁路事故影响因素数据挖掘及关联度分析 | 第31-55页 |
3.1 关联规则概述 | 第31-33页 |
3.1.1 基本概念 | 第31-33页 |
3.1.2 分类 | 第33页 |
3.2 关联规则数据挖掘Apriori算法 | 第33-37页 |
3.2.1 算法描述 | 第33-34页 |
3.2.2 算法性质 | 第34-35页 |
3.2.3 算法举例 | 第35-37页 |
3.3 铁路事故因素关联规则数据挖掘 | 第37-44页 |
3.3.1 数据挖掘步骤 | 第37-40页 |
3.3.2 结果分析 | 第40-44页 |
3.4 灰色关联分析 | 第44-46页 |
3.4.1 基本理论 | 第44页 |
3.4.2 基本特征 | 第44-45页 |
3.4.3 计算步骤 | 第45-46页 |
3.5 安全隐患与事故性质灰色关联分析 | 第46-53页 |
3.5.1 数据整理 | 第46-47页 |
3.5.2 灰色关联度计算 | 第47-51页 |
3.5.3 结果分析 | 第51-53页 |
3.6 本章小结 | 第53-55页 |
4 基于灰色关联度的铁路事故预测 | 第55-79页 |
4.1 基本理论 | 第55-59页 |
4.1.1 组合预测的概念及分类 | 第55-57页 |
4.1.2 加权系数 | 第57-58页 |
4.1.3 误差评价 | 第58-59页 |
4.2 基于IOWA算子的组合预测模型 | 第59-61页 |
4.2.1 基本概念 | 第59-60页 |
4.2.2 建立模型 | 第60-61页 |
4.3 基于灰色关联度的IOWA算子组合预测模型 | 第61-62页 |
4.4 铁路事故预测实例 | 第62-74页 |
4.4.1 单项预测 | 第62-68页 |
4.4.2 基于IOWA算子的组合预测 | 第68-72页 |
4.4.3 基于灰色关联度的IOWA算子组合预测 | 第72-74页 |
4.5 模型评价 | 第74-77页 |
4.5.1 预测值对比 | 第74-76页 |
4.5.2 误差分析 | 第76-77页 |
4.6 本章小结 | 第77-79页 |
5 基于事故性质的铁路安全预警研究 | 第79-95页 |
5.1 安全预警概述 | 第79-83页 |
5.1.1 安全预警的系统结构 | 第79-80页 |
5.1.2 安全预警的作用 | 第80页 |
5.1.3 安全预警指标体系构建原则 | 第80-81页 |
5.1.4 安全水平数据合成评价法 | 第81-83页 |
5.2 铁路安全预警系统的设计 | 第83-86页 |
5.2.1 设计思想 | 第83-84页 |
5.2.2 运转模式 | 第84-85页 |
5.2.3 主要功能 | 第85-86页 |
5.3 基于事故性质的铁路安全预警系统构建 | 第86-89页 |
5.3.1 安全预警指标体系建立 | 第86-88页 |
5.3.2 安全水平计算公式 | 第88页 |
5.3.3 安全预警阈值设定 | 第88-89页 |
5.4 铁路事故安全预警实例 | 第89-94页 |
5.4.1 特定性质事故安全预警分析 | 第89-92页 |
5.4.2 铁路事故综合安全水平值计算 | 第92页 |
5.4.3 安全预警发布 | 第92-93页 |
5.4.4 铁路事故预测值综合安全预警分析 | 第93-94页 |
5.4.5 误差分析 | 第94页 |
5.5 本章小结 | 第94-95页 |
6 结论与展望 | 第95-97页 |
6.1 研究结论 | 第95-96页 |
6.2 展望 | 第96-97页 |
参考文献 | 第97-103页 |
附录A | 第103-105页 |
附录B | 第105-111页 |
附录C | 第111-115页 |
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第115-119页 |
学位论文数据集 | 第119页 |