公路交通安全宏观评价方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·交通安全宏观评价方法的发展概括 | 第9-10页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10页 |
| ·主要的研究内容 | 第10-11页 |
| ·交通安全评价的统计指标分析 | 第10页 |
| ·宏观交通安全评价方法研究 | 第10-11页 |
| ·研究的方法 | 第11-12页 |
| ·灰色聚类评价 | 第11页 |
| ·基于灰色关联度的多级灰色聚类评价 | 第11页 |
| ·竞争神经网络分析 | 第11-12页 |
| 第2章 基本指标及灰色聚类分析 | 第12-26页 |
| ·基本指标分析 | 第12-16页 |
| ·原始数据的收集 | 第12页 |
| ·基本交通安全指标 | 第12-16页 |
| ·灰色聚类分析 | 第16-20页 |
| ·白化权函数的确定 | 第16-19页 |
| ·聚类系数矩阵的建立 | 第19-20页 |
| ·安全状况的灰色评价 | 第20页 |
| ·实例分析 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-26页 |
| 第3章 基于灰色关联度的多级灰色评估分析 | 第26-34页 |
| ·多级灰色评估的模型 | 第26-28页 |
| ·模型简介 | 第26页 |
| ·模型的建立 | 第26-28页 |
| ·模型的算法 | 第28-30页 |
| ·层次分析法 | 第28-29页 |
| ·灰色关联度 | 第29-30页 |
| ·实例分析 | 第30-31页 |
| ·各要素的相对权重 | 第30页 |
| ·灰色聚类分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-34页 |
| 第4章竞争型神经网络交通安全评价 | 第34-47页 |
| ·自组织竞争神经网络 | 第34-39页 |
| ·基本思想 | 第34-35页 |
| ·学习规则 | 第35-37页 |
| ·自组织竞争神经网络的训练过程 | 第37-39页 |
| ·自组织特征映射神经网络 | 第39-44页 |
| ·网络模型 | 第39-42页 |
| ·SOFM网络结构 | 第42页 |
| ·SOFM网络的训练 | 第42-43页 |
| ·两种方法比较 | 第43-44页 |
| ·实例分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 结论 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 附录1 灰色聚类评价的源程序 | 第52-58页 |
| 附录2 灰关联度的多级灰色评价的源程序 | 第58-63页 |
