基于人—车—路—货动态风险源的货运安全监测及评价方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 论文研究内容及技术路线 | 第17-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 主要技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 货物运输风险源分析方法 | 第20-36页 |
| 2.1 道路货物运输及其风险 | 第20-22页 |
| 2.1.1 道路货物运输的现状 | 第20-21页 |
| 2.1.2 货物运输过程中的风险 | 第21-22页 |
| 2.2 货物运输中的风险源分析 | 第22-26页 |
| 2.2.1 人的因素 | 第22-23页 |
| 2.2.2 车辆的因素 | 第23页 |
| 2.2.3 道路(环境)因素 | 第23-25页 |
| 2.2.4 货物因素 | 第25-26页 |
| 2.3 货运风险指标体系的构建 | 第26-35页 |
| 2.3.1 基于风险评价指数法的子风险源选取 | 第26-34页 |
| 2.3.2 指标体系的构建 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 货运风险监测系统设计 | 第36-46页 |
| 3.1 驾驶人的风险因素监测 | 第36-41页 |
| 3.1.1 静态风险指标 | 第36页 |
| 3.1.2 动态风险指标 | 第36-40页 |
| 3.1.3 驾驶人的风险因素监测方法 | 第40-41页 |
| 3.2 车辆的风险因素监测 | 第41-43页 |
| 3.3 道路(环境)的异常场景监测 | 第43页 |
| 3.4 货物的异常状态监测 | 第43-44页 |
| 3.5 货物运输风险源监测系统 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于BP神经网络的货运安全评价方法 | 第46-62页 |
| 4.1 人工神经网络 | 第46-50页 |
| 4.1.1 动态风险评价方法 | 第46-47页 |
| 4.1.2 人工神经网络 | 第47-50页 |
| 4.2 货运安全BP神经网络评价模型 | 第50-61页 |
| 4.2.1 评价模型设计思路 | 第50页 |
| 4.2.2 货运安全BP神经网络评价模型神经元 | 第50-52页 |
| 4.2.3 货运安全BP神经网络评价模型的训练 | 第52-60页 |
| 4.2.4 货运安全BP神经网络评价模型的测试 | 第60-61页 |
| 4.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-73页 |
| 附录 | 第73-81页 |
| 硕士期间完成的研究成果 | 第81页 |
