近幾年隨著中國物流行業(yè)在所有新型產業(yè)中的不斷發(fā)展,物流運輸?shù)姆绞揭苍诓粩喔�。其�?汽車物流在所有物流運輸企業(yè)中有重要的作用,同時推動的物流行業(yè)的發(fā)展。在汽車物流行業(yè)中,以重型卡車為主要交通運輸?shù)姆绞?由于近些年,道路運輸事故頻發(fā),重型卡車的道路運輸安全預警監(jiān)測問題也成為國家關注的重要問題。針對以上要求,在“阜陽重型卡車安全監(jiān)測”的項目基礎上,論文在對重卡道路的安全預警問題上提出了相應算法并對重型卡車道路運輸危險預警系統(tǒng)進行實現(xiàn)與設計,通過數(shù)據(jù)挖掘以及相關計算機技術實現(xiàn)了車輛物流的信息化操作,提高了汽車物流的安全運輸水平。針對目前重型卡車道路運輸危險預警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析與預測等問題,在系統(tǒng)中使用數(shù)據(jù)挖掘技術,在數(shù)據(jù)挖掘流程的步驟下,通過使用關聯(lián)規(guī)則中的Apriori算法,可以針對在重卡道路運輸危險預警中出現(xiàn)的相關條件,計算出影響重型卡車運輸產生危險情況的條件之間的關聯(lián)度,在得到影響重型卡車道路運輸危險的關聯(lián)條件后,通過對數(shù)據(jù)進行預處理操作,后使用BP神經網(wǎng)絡的自主學習,通過BP神經網(wǎng)絡,將其的輸出結果為后面在使用D-S證據(jù)理論對重型卡車道路運輸危險預警數(shù)據(jù)進行驗證時,可以當做其基本分配函數(shù)...

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 論文研究背景
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內車輛道路運輸危險預警研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國外車輛道路運輸危險預警研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究意義
        1.3.1 理論意義
        1.3.2 實踐意義
    1.4 論文研究內容和章節(jié)安排
        1.4.1 論文研究內容
        1.4.2 論文章節(jié)安排
2 相關技術
    2.1 數(shù)據(jù)挖掘
        2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘簡介
        2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的流程
        2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的方法
    2.2 關聯(lián)規(guī)則算法
        2.2.1 Apriori算法
        2.2.2 FPTree算法
        2.2.3 Aprior算法和FPtree算法的比較
    2.3 BP神經網(wǎng)絡
        2.3.1 BP神經網(wǎng)絡概述
        2.3.2 BP神經網(wǎng)絡的學習過程
    2.4 DS證據(jù)理論
        2.4.1 DS證據(jù)理論概述
        2.4.2 DS證據(jù)理論的計算過程
    2.5 本章小結
3 重卡道路運輸模型及實例分析
    3.1 重卡車輛道路運輸危險隱患問題
    3.2 數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇
    3.3 關聯(lián)規(guī)則算法在重卡車輛道路運輸危險問題的應用分析
        3.3.1 關聯(lián)規(guī)則挖掘步驟
        3.3.2 數(shù)據(jù)收集
        3.3.3 數(shù)據(jù)基礎處理
        3.3.4 模型構建
    3.4 本章小結
4 基于多數(shù)據(jù)融合的重型卡車運輸過程中發(fā)生的危險預警分析
    4.1 總體設計
    4.2 數(shù)據(jù)級融合
    4.3 決策級數(shù)據(jù)融合
        4.3.1 決策級數(shù)據(jù)融合步驟
        4.3.2 數(shù)據(jù)預處理
        4.3.3 BP神經網(wǎng)絡的建立
        4.3.4 DS證據(jù)理論融合信息
    4.4 本章小結
5 系統(tǒng)的實現(xiàn)
    5.1 需求分析
        5.1.1 系統(tǒng)總體需求分析
        5.1.2 系統(tǒng)功能需求分析
    5.2 系統(tǒng)邏輯設計
    5.3 數(shù)據(jù)庫設計
    5.4 系統(tǒng)功能模塊設計與實現(xiàn)
        5.4.1 胎溫監(jiān)測
        5.4.2 實時車速監(jiān)控
        5.4.3 綜合數(shù)據(jù)分析
        5.4.4 系統(tǒng)基礎信息
    5.5 本章小結
6 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
致謝
作者簡介及讀研期間主要科研成果



本文編號：4021347