城市交通拥阻的分析与治理 摘要 随着经济的高速发展和城市化进程的加快，机动车拥有量急剧增加。城市道路交通拥堵问题成为困扰世界各大城市的主要社会问题之一，严重影响着城市的可持续发展和人们的日常工作与生活。快速、准确地发现路网中发生的交通拥堵，并估计出拥挤在未来一段时间内的扩散范围和持续时间，对于制定合理有效的交通拥挤疏导策略具有重要意义。 本文通过调查洛阳市中州中路与定鼎路交叉口车流量与红绿灯的设置等情况，发现此路口南北方向的车辆主要是由关林与洛阳站方向的往返车辆，东西方向的车辆主要是由中央百货大楼与老城方向的往返车辆，且南北方向的车流量大于东西方向的车流量。 模型一，通过我们的调查发现，造成此路口交通拥堵的原因之一是黄灯时间较短，黄灯时间只有3秒，这样会造成有些车辆因来不及停车而越过十字路口的停车线, 又由于红灯亮了而过不了路口, 故而造成交通混乱。针对此问题，我们在力学与动力学原理的基础上，提出一种调整黄灯时间的模型，利用微分方程列出黄灯时间的求解公式，并计算出黄灯闪亮的最佳时间为7秒。 模型二，道路的增长速度跟不上车辆增长速度，这就导致了车辆静止平均密度逐年增大，结果花费了大量人力物力财力修路架桥，但换来的不是交通顺畅，而是越来越严重的交通拥挤。针对此现象，我们以交通工具为研究对象，运用线性规划方法并结合LINGO软件，得出人们出行选用自行车和大型机动车有利于缓解当前交通拥堵现象。 模型三，为了使交通部门有充分的时间来预防交通拥堵，应该在交通流高峰到来之前做出预测, 进而采取及时的措施并通过交通控制系统削减交通流高峰、避免拥堵的发生，我们采用径向基函数预测功能的神经网络[5],对十字路口的车流量进行实时预测，应用MATLAB软件编程[4]预测出交通高峰期可能通过每个路口的车流量，从而可以给交通部门提供数据，让他们有更充分的时间预防交通拥堵的发生。 关键词：微分方程;线性规划;神经网络; LINGO; MATLAB
交通拥堵解决方案设计 2013年5月21日
目录 一、拥堵判断 (3) 1. 视频内容分析 (3) 2. 车速大小分析 (3) 3. GPS 信息分析 (3) 4. 交通事故报警 (4) 二、应用过程 (4) 1. 预案联动 (4) 2. 信息传递 (4) 三、交通疏导 (5) 1. 交通诱导牌 (5) 2. 红绿信号灯 (5) 3. 现场交警协助 (6) 4. 视频分析 (6) 5. 拥堵预测 (6) 四、事后处理 (7) 1. 拥堵解除 (7) 2. 应急宣传 (7) 3. 梳理流程 (7)
一、拥堵判断 1.视频内容分析 视频监控是实时查看交通状况的最好方式，直观呈现道路拥堵情况，基于视频图像智能应用，可以部署200万像素红外高清摄像机，在高清摄像机视频图像中，按照道路范围进行规制划定，根据视频区域内车辆密度，采用视频算法进行智能分析，在3个红绿灯后，仍无密度无明显变化，则产生拥堵告警，向应用平台发送拥堵告警消息。 2.车速大小分析 车速检测由环形速度检测器检测，在路段下铺设检测器，捕捉通过该路段车速大小，依据车速大于该路段的平均车速，则该路段空旷，车速接近平均车速，则属于正常，车速小于平均车速，则可以显示为拥堵，而拥堵产生后，及时向应用平台发送拥堵告警信息。 3.GPS 信息分析 GPS信息获取从出租车，公交车上获取，获取GPS车辆所在地点，当时速度信息，当该路段GPS信号大量聚集，越来越密集，且 GPS显示车辆长时间移动缓慢，正常速度下3个红绿灯未能明显变化，则判断为拥堵。
4.交通事故报警 发生车辆事故，由事故和事故发生现场勘查，引起街道拥堵，求助者电话判断拥堵。 二、应用过程 1.预案联动 2.1.1．指挥中心值班客户端接收视频报警信息，同时间多 个路段发生拥堵报警，依照报警时间，对报警摄像头按照报警 时间先后分组，形成路段拥堵报警列表。 2.1.2．报警列表中，每行信息按照报警摄像头名称，时间， 该路段平均车速，GPS车辆GPS信息，所属管辖片区，片区负 责人信息和联系方式形成。 2.1.3．获取报警摄像头所在路段就近摄像头，分析视频内 容。 2.1.4．调阅实时视频内容，查看路面车辆通行情况，检测 该路段车速信息，gps数量信息，3个红绿灯无明显变化则初 步确认为拥堵路段。 2.1.5．拥堵路段信息上报值班领导，由领导确认，然后向 外界发布该路段为拥堵的信息。 2.信息传递 2.2.1.指挥中心值班客户端地图上调看警力部署图，对已
第五章贝叶斯统计 5.1 简介 到目前为止，我们已经知道了大量的不同的概率模型，并且我们前面已经讨论了如何用它们去拟合数据等等。前面我们讨论了如何利用各种先验知识，计算MAP参数来估计θ=argmax p(θ|D)。同样的，对于某种特定的请况，我们讨论了如何计算后验的全概率p(θ|D)和后验的预测概率密度p(x|D)。当然在以后的章节我们会讨论一般请况下的算法。 5.2 总结后验分布 后验分布总结关于未知变量θ的一切数值。在这一部分，我们讨论简单的数，这些数是可以通过一个概率分布得到的，比如通过一个后验概率分布得到的数。与全面联接相比，这些统计汇总常常是比较容易理解和可视化。 5.2.1最大后验估计 通过计算后验的均值、中值、或者模型可以轻松地得到未知参数的点估计。在5.7节，我们将讨 论如何利用决策理论从这些模型中做出选择。典型的后验概率均值或者中值是估计真实值的恰当选择，并且后验边缘分布向量最适合离散数值。然而，由于简化了优化问题，算法更加高效，后验概率模型，又名最大后验概率估计成为最受欢迎的模型。另外，通过对先验知识的取对数来正 则化后，最大后验概率可能被非贝叶斯方法解释（详情参考6.5节）。 最大后验概率估计模型在计算方面该方法虽然很诱人，但是他有很多缺点，下面简答介绍一下。在这一章我们将更加全面的学习贝叶斯方法。 图5.1（a）由双峰演示得到的非典型分布的双峰分布，其中瘦高蓝色竖线代表均值，因为他接近 大概率，所以对分布有个比较好的概括。(b)由伽马绘图演示生成偏态分布，它与均值模型完全不同。 5.2.1.1 无法衡量不确定性 最大后验估计的最大的缺点是对后验分布的均值或者中值的任何点估计都不能够提供一个不确定性的衡量方法。在许多应用中，知道给定估计值的置信度非常重要。我们在5.22节将讨论给出后验估计置信度的衡量方法。 5.2.1.2 深耕最大后验估计可能产生过拟合
用于运动识别的聚类特征融合方法和装置 提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号 中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。 加速度信号 →时频域特征 →以聚类中心为基向量的线性方程组 →基向量的系数 →方差贡献率 →融合权重 基于特征组合的步态行为识别方法 本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。 传感器 →样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 →分类器具有分类步态行为的能力 基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的准确性和灵活性，并且该系统构建于网络管理系统之上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。 告警信息和故障类型 →训练集 —>贝叶斯网络分类器
贝叶斯预测模型 贝叶斯预测模型的概述 贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测.贝叶斯统计不同于一般的统计方法,其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。 托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)的统计预测方法是一种以动态模型为研究对象的时间序列预测方法。在做统计推断时，一般模式是： 先验信息+总体分布信息+样本信息→后验分布信息 可以看出贝叶斯模型不仅利用了前期的数据信息，还加入了决策者的经验和判断等信息，并将客观因素和主观因素结合起来，对异常情况的发生具有较多的灵活性。这里以美国1960—2005年的出口额数据为例，探讨贝叶斯统计预测方法的应用。 [编辑] Bayes预测模型及其计算步骤 此处使用常均值折扣模型，这种模型应用广泛而且简单，它体现了动态现行模型的许多基本概念和分析特性。 常均值折扣模型 对每一时刻t常均值折模型记为DLM{1，1，V，δ}，折扣因子δ，O<δ 推论2：μt的后验分布()～N [m t，C t]，其中m t = m t? 1 + A t e t,C t = A T v t,A t = R t / Q t,e t = y t? f t 由于Rt=Ct-1+Wt=Ct-1/δ,故有W? t = C t? 1(δ? 1? 1) 其计算步骤为： (1)R t = C? t/ δ；(2)Q t = R t + V； (3)A t = R t / Q t；(4)f t? 1 = m t? 1； (5)e t? y t? f t? 1；(6)C t = A t V； (7)m t? m t? 1 + A t e t [编辑] 计算实例 根据The SAS System for Windows 9．0所编程序，对美国出口额(单位：十亿元)变化进行了预测。选取常均值折扣模型和抛物线回归模型。 美国出口额的预测，预测模型的初始信息为m0=304，Co=72，V=0.Ol，δ=0.8得到的1960—2006年的预测结果。见表2中给出了预测的部分信息(1980—2006年的预测信息)。 2019英语六级翻译预测及解析：交通拥堵 请将下面这段话翻译成英文： 交通拥堵是世界各国普遍面临的问题。近年来，我国城市化水平空前加快，大中城市交通拥堵问题尤其突出，交通阻塞已由局部向大范围蔓延。这不但影响了城市生活的效率和质量，而且带来了环境污染、能源紧张等一系列经济社会问题，严重制约了城市的发展。要想解决这个问题，良好的公共交通是必不可少的。实行低票价政策，是实现公交优先的基本保证。从长远来看，则要大力发展轨道交通(rail transportation)，降低路面拥堵。 参考翻译 Traffic jam has been a problem shared by all countries around the world.In recent years,the urbanization of China reaches an unprecedented level,which leads to especially prominent traffic jam in large and medium-sized cities.The problem of traffic jam has extended from part to a wide range.Traffic jam not only affects the efficiency and quality of uiban life,but also causes a series of economic and social problems like environmental pollution and energy deficiency,which greatly restricts the development of cities.To solve the problem,well-organized public transportation is indispensable.Low ticket price is the basic guarantee of priority of public transportation.In the long term,we must vigorously develop rail transportation to lessen traffic jam. 参考翻译 交通流预测方法 随着社会经济和交通运输业的不断发展，交通拥挤等交通问题越来越凸现出来，成了全球共同关注的问题。那么对于交通流的预测不仅是城市交通控制与诱导的基础，还是解决道路拥堵问题的关键。如果能精确的预测交通网中各个支路上的汽车流量，那么我们可以运用规划方法对交通流进行合理的优化，从而使得道路的利用率达到最大，也可以解决部分拥堵问题。在新建道路的前期也需要对兴建道路的车流量进行一个长期的交通预测，从而对道路的经济效益进行评估，对论证道路修建的可行性研究提供依据。由此可见，对交通流的预测是必要的，在本课题中我对四公里立交车流作一个最优函数估计，旨在对四公里立交的车流进行精确预测。 交通流理论是研究交通随时间和空间变化规律的模型和方法体系。多年来交通流理论有了较快的发展，众多学者在这一研究方向做出了许多优秀的成果，将交通流理论运用于交通运输工程的许多研究领域，如交通规划、交通控制、道路与交通设施设计等。 预测方法从大体上可分为定性预测与定量预测。定性预测中主要有相关类比法、德尔菲法等；定性预测则分为因果分析、趋势分析智能模型。因果分析主要方法有线性回归、非线性回归等模型；趋势分析主要有时间序列模型、趋势回归模型等；智能模型主要包括神经网络模型和非参数回归模型。 短期交通流的预测方法较早期的有：自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（ARMA）、历史平均模型（HA）和Box-Cox法等，随着该领域的发展，预测方法不断趋于精确，在大批学者的共同努力下出现了许多更加复杂、精度更高的预测模型。大体来说可分为两类：一类是以数理统计和微积分等传统的数学方法为基础的预测模型，主要包括：时间序列模型、卡尔曼滤波模型、参数回归模型等；第二类是以现代科学技术和方法（如模拟技术、神经网络、模拟技术）为主要研究手段而形成的短期预测模型，该种方法不追求严格意义上的数学推导和明确的物理意义，更加重视与现实交通流量的拟合接近程度，该种方法主要包括非参数回归模型、KARIMA算法、基于小波理论的方法、谱分析和多种与神经网络相关的复合预测模型等。现阶段广泛应用的主要有以下四种模型。 历史平均模型Stepehanedes于1981年将此方法应用于城市交通控制系统中。其特点有算法简单，参数可用最小二乘法进行估计，操作简单，速度快，但其由于它是一种静态的预测方法，不能反映动态交通流基本的不确定性和非线性性，无法克服随即干扰因素的影响。 时间序列-ARIMA模型由Ahmed和Cook于1979年首次在交通领域提出。在大量连续数据的基础上，此模型没有较好的预测精度，但需要复杂的参数估计，且其对历史数据的依赖性较高，成本较高。该方法技术比较成熟，特别适用于稳定的交通流。该模型只是单纯从时间序列分析的角度进行预测，没有考虑上下游路段之间的流量关系。 神经网络模型人工神经网络诞生于20世纪40年代，Schin 于1992年用之于长期的交通预测，1993年1994年Dougherty 和Clark 分别将其应用于短期交通预测。该方法在一定程度上摆脱了建立精确数学模型的困扰，为研究工作开辟了新的思路。应用较广泛的有BP神经网络-误差反传神经网络模型、单元神经网络模型、基于谱分析的神经网络模型、高阶神经网络模型和模糊神经网络模型等方法 非参数回归模型，由Davis和Smith于1991年应用到交通预测领域，该预测方法是一种适合不确定性、非线性的动态系统的非参数建模方法。无需先验知识，只需足够的历史数据。 鉴于道路交通系统的非线性、复杂性和不确定性等特征，许多无模型的预测方法被应用到短期的交通流预测当中，且取得了良好的效果，研究发现，考虑上下游道路流量的关系的预测方法更能反映实际情况，比起单纯的时间序列预测方法更加贴合实际，有更大的发展空间。 交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】 摘要:随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图缓解交通拥堵问题。交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域，几十年来，专家和学者们用各种方法建立了许多相对精确的预测模型。本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上，讨论了几类主要模型的结果和精确度。 关键词:交通流预测;模型;展望 20世纪80年代，我国公路建设项目交通量预测研究尚处于探索成长阶段，交通量预测主要采用个别推算法，又可分为直接法和间接法。直接法是直接以路段交通量作为研究对象；间接法则是以运输量作为研究对象，最后转换为路段交通量。 进入90年代后，我国的公路建设项目，特别是高速公路建设项目的交通量分析预测多采用“四阶段”预测，该法以机动车出行起讫点调查为基础，包括交通量的生成、交通分布、交通方式选择和交通量分配四个阶段。 几十年来，世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模型用于短时交通流预测，总结起来，大概可以分为六类模型：基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型等。这些模型各有优缺点，下面分别进行分析与评价。 一、基于统计方法的模型 这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据。一般来说统计模型使用历史数据进行预测，它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。研究较早的历史平均模型方法简单，但精度较差，虽然可以在一定程度内解决不同时间、不同时段里的交通流变化问题，但静态的预测有其先天性的不足，因为它不能解决非常规和突发的交通状况。线性回归模型方法比较成熟，用于交通流预测，所需的检测设备比较简单，数量较少，而且价格低廉，但缺点也很明显，主要是适用性差、实时性不强，单纯依据预先确定的回归方程，由测得的影响交通流的因素进行预测，只适用于特定路段的特定流量范围，且不能及时修正误差。当实际情况与参数标定时的交通状态相差较远时， 哈尔滨学院本科毕业论文（设计）题目：贝叶斯公式公式在数学模型中的应用 院（系）理学院 专业数学与应用数学 年级2009级 姓名鲁威学号09031213 指导教师张俊超职称讲师 2013 年6月1 日 目录 摘要 (1) Abstract (2) 前言 (3) 第一章贝叶斯公式及全概率公式的推广概述..................................... 错误！未定义书签。 1.1贝叶斯公式与证明 (5) 1.1贝叶斯公式及其与全概率公式的联系 (5) 1.3贝叶斯公式公式推广与证明 (6) 1.3.1贝叶斯公式的推广 (6) 1.4贝叶斯公式的推广总结 (7) 第二章贝叶斯公式在数学模型中的应用 (8) 2.1数学建模的过程 (8) 2.2贝叶斯中常见的数学模型问题 (9) 2.2.1 全概率公式在医疗诊断中的应用 (9) 2.2.2全概率公式在市场预测中的应用 (11) 2.2.3全概率公式在信号估计中的应用. ...................................... 错误！未定义书签。 2.2.4全概率公式在概率推理中的应用 (15) 2.2.5全概率公式在工厂产品检查中的应用 ................................ 错误！未定义书签。 2.3全概率公式的推广在风险决策中的应用 (17) 2.3.1背景简介 (17) 2.3.2风险模型 (18) 2.3.3实例分析 (18) 第三章总结 (21) 3.1贝叶斯公式的概括 (21) 3.2贝叶斯公式的实际应用 (21) 结束语 (23) 参考文献 (24) 后记 (25) 贝叶斯决策模型及实例分析 一、贝叶斯决策的概念 贝叶斯决策，是先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法。 风险型决策是根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率（称为先验概率），然后采用期望效用最大等准则来确定最优决策方案。这种决策方法具有较大的风险，因为根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率没有经过试验验证。为了降低决策风险，可通过科学试验（如市场调查、统计分析等）等方法获得更多关于自然状态发生概率的信息，以进一步确定或修正自然状态发生的概率；然后在利用期望效用最大等准则来确定最优决策方案，这种先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法称为贝叶斯决策方法。 二、贝叶斯决策模型的定义 贝叶斯决策应具有如下内容 贝叶斯决策模型中的组成部分： ) ( ,θ θP S A a及 ∈ ∈。概率分布S P∈ θ θ) (表示决策 者在观察试验结果前对自然θ发生可能的估计。这一概率称为先验分布。 一个可能的试验集合E，E e∈，无情报试验e0通常包括在集合E之内。 一个试验结果Z取决于试验e的选择以Z0表示的结果只能是无情报试验e0的结果。 概率分布P(Z/e,θ)，Z z∈表示在自然状态θ的条件下，进行e试验后发生z结果的概 率。这一概率分布称为似然分布。 c 以及定义在后果集合C的效用函数u(e,Z,a,θ)。 一个可能的后果集合C，C 每一后果c=c(e,z,a,θ)取决于e,z,a和θ。.故用u(c)形成一个复合函数u{(e,z,a,θ)}，并可写成u(e,z,a,θ)。 三、贝叶斯决策的常用方法 3.1层次分析法(AHP) 在社会、经济和科学管理领域中，人们所面临的常常是由相互关联，相互制约的众多因素组成的复杂问题时，需要把所研究的问题层次化。所谓层次化就是根据所研究问题的性质和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照各因素之间的相互关联影响和隶属关系将所有因素按若干层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。 3.1.1层次分析模型 最高层：表示解决问题的目的，即层次分析要达到的目标。 中间层：表示为实现目标所涉及的因素，准则和策略等中间层可分为若干子层，如准则层，约束层和策略层等。 最低层：表示事项目标而供选择的各种措施，方案和政策等。 3.1.2层次分析法的基本步骤 (l) 建立层次结构模型 在深入分析研究的问题后，将问题中所包括的因素分为不同层次，如目标层、指标层和措施层等并画出层次结构图表示层次的递阶结构和相邻两层因素的从属关系。 (2) 构造判断矩阵 判断矩阵元素的值表示人们对各因素关于目标的相对重要性的认识。在相邻的两个层次中，高层次为目标，低层次为因素。 (3) 层次单排序及其一致性检验 判断矩阵的特征向量W经过归一化后即为各因素关于目标的相对重要性的排序权值。利用判断矩阵的最大特征根，可求CI和CR值，当CR<0.1时，认为层次单排序的结果有满意的一致性；否则，需要调整判断矩阵的各元素的取值。 (4) 层次总排序 计算某一层次各因素相对上一层次所有因素的相对重要性的排序权值称为层次总排序。由于层次总排序过程是从最高层到最低层逐层进行的，而最高层是总目标，所以，层次总排序也是计算某一层次各因素相对最高层（总目标）的相对重要性的排序权值。 设上一层次A包含m个因素A1,A2,…,A m其层次总排序的权值分别为a1,a2,…,a m；下一层次B包含n个因素B1,B2,…,B n，它们对于因素A j(j=1,2,…,m)的层次单排序权值分别为：b1j,b2j,…,b nj（当B k与A j无联系时，b kj=0），则B层次总排序权值可按下表计算。 层次总排序权值计算表 贝叶斯网络预测信用卡欺诈行为 ——贝叶斯网络应用（1） 一、理论说明 1．贝叶斯网络的应用 使用贝叶斯网络，可以通过将观察到并记录下的数据与实际常识结合起来构建概率模型，以通过使用表面看上去不相关的属性确定发生的可能性，找出一个结果到底与哪些影响变量相关，或者说，究竟是什么因素影响了结果。 贝叶斯分类模型继承了贝叶斯网络的优点并具有良好的分类精度，正受到越来越多的关注，并广泛的应用在欺诈识别、客户管理、医学诊断上、互联网搜索上，比如，利用贝叶斯分类模型建立客户的等级分类，如信用等级、忠诚等级，当新客户出现时，即可以按该分类模型对其等级情况做出分类预测。又比如本文所例举的，根据信用卡用户的信用记录及相关信息建立用户的信用模型，并监测哪些用户会做出贷款拖欠的行为。 2．贝叶斯网络模型 （1）贝叶斯原理 统计学分成两派，一派是传统的频率学派，一派是贝叶斯派，能够在统计学界自成一派，可见其影响。贝叶斯的核心思想在于一个公式 P(A|X)=P(X|A)·P(A)/P(X) 其中A是随机变量，X是数据，P(X|A)是似然，P(A)是先验分布，P(A|X)是后验分布，P(X)是一个数。 这个公式的意义在于，我们可以通过一个经验的概率，加上数据的实践，来得出一个后验的概率，也就是说“经验+数据=结果”。那么将这个原理用在贝叶斯网络上，即将先验贝叶斯网络和数据相结合而得到一个后验贝叶斯网络。那么什么是贝叶斯网络？ （2）贝叶斯网络模型概述 贝叶斯网络(Bayesian network),又叫概率因果网络、信任网络、知识图等,是一种有向无环图。一个贝叶斯网络由两个部分构成，一个是具有K个节点的有向无环图，图中有节点和连接节点的有向边，节点代表随机变量，有向边代表了节点间的相互关联关系。 另一个是与每个节点相关的条件概率表（Conditional Probabilities Table,CPT）P，它表示了节点和父节点之前的相关关系，这个关系就是条件概率。那么由这个图G和概率表P构成的网络就是贝叶斯网络，贝叶斯网络有如下假设（或者规定）： 给定一个父节点，那么它的子节点独立于任何非这个子节点的后代节点和其构成的任何节点子集。即如果用A(V i)表示非V i后代节点构成的任何节点子集,用∏(V i)表示V i的直接双亲节点,则 p(Vi|A(Vi),∏(V i))=p(Vi|∏(Vi)) 在这个假定下，变量Vi的联合概率就是：给定每个节点的父节点情况下，每个节点条件概率只积，如图中的联合概率为 p(V1,V2,...,V6)=p(V6|V5)·p(V5|V2,V3)·p(V4|V2)·p(V3|V1)·p(V2|V1)·p(V1) 这就是贝叶斯网络和其网络的概率。我们可以让贝叶斯网络通过数据不断的学习修正，上次修正的贝叶斯网络又是下次学习的先验贝叶斯网络，持续的学习使得网络更能体现数据的意义，即，让数据来说话！ （2）树增强朴素贝叶斯网络模型概述 尽管贝叶斯网络有良好的逻辑性、预测性、并在处理复杂问题上有很大的优势，但它的假 关于贝叶斯估计方法学习感想及看法 经过半学期的课程学习，终于在参数估计这部分内容的学习上有了个终结。参数估计方面的学习主要分了经典学派的理论和贝叶斯学派的理论。在参数估计上经典学派运用的是矩法和极大似然估计，贝叶斯学派用的当然就是Bayes 估计。经典学派的学习在本科学习比较多，而Bayes 方法对我来说算是个新知识，在此只对Bayes 统计方法做个小结，然而由于知识有限性，只能粗略地从讲义中对Bayes 估计总结点观点出来。 贝叶斯统计中除了运用经典学派的总体信息和样本信息外，还用到了先验信息，其中的两个基本概念是先验分布和后验分布。 1，先验分布，总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于总体分布参数总体分布参数θ的任何统计推断问题中，除了使用样本所提供的信息外，还必须规定一个先验分布，它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素。他们认为先验分布不必有客观的依据，可以部分地或完全地基于主观信念。 2，后验分布。根据样本分布和未知参数的先验分布，可以用概率论中求条件概率分布的方法，求出的在样本已知下，未知参数的条件分布。因为这个分布是在抽样以后才得到的，故称为后验分布。贝叶斯推断方法的关键是任何推断都必须且只须根据后验分布，而不能再涉及本分布。可以看出Bayes 统计模型的特点是将参数θ视为随机变量，并具有先验分布H(θ)。Bayes 统计学派与经典学派的分歧主要是在关于参数的 认识上的分歧，经典学派视经典学派视θ为未知常数；而Bayes 学派视θ为随机变量且具有先验分布为随机变量且具有先验分布。两个学派分歧的根源在于对于概率的理解。经典学派视概率为事件大量重复实验频率的稳定值；而Bayes 学派赞成主观概率，将事件的概率理解为认识主体对事件发生的相信程度。个人认为将θ视为随机变量且具有先验分布具有实际意义，这也算Bayes 学派在二百年时间不断发展的一个前提。 然后用数学计算的观点来看看Bayes 估计： 一切估计的目的是要对未知参数θ作统计推断。在没有样本信息时，我们只能依据先验分布对θ作出推断。在有了样本观察值1(,,)n X x x = 之后，我们应依据(,)h X θ对θ作出推断。若把(,)h X θ作如下分解： ()(,)|()h X X m X θπθ= 其中()m X 是X 的边际概率函数： ??ΘΘ ==,)()|(),()(θθπθθθd X p d X h X m 它与θ无关，或者说)(X m 中不含θ的任何信息因此能用来对θ作出推断的仅是条件分布)|(X θπ，它的计算公式是：)|(X θπ=(,)h X θ/()m X 。 贝叶斯统计学关键是首先要想方设法先去寻求θ的先验分布h （θ），先验分布的确定方法有客观法，主观概率法，同等无知原则，共轭分布方法，Jeffreys 龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/0715821466.html, 公路交通拥堵现象的建模与分析 作者：陆睿得 来源：《科学家》2017年第11期 摘要公路交通的便利程度直接影响着社会经济的发展步伐，随着我国汽车保有量的增加，道路交通的拥堵问题日益严重。通过对交通拥堵现象的观察，本文对该问题进行了理论建模。相对于经典的模型，该理论模型的计算结果更加符合人们的日常经验。此外，我们还分析了车祸等因素对交通的影响，并根据计算结果提出了几种解决拥堵现象的可能方案。 关键词道路；拥堵；车流量；车祸 中图分类号 U4 文献标识码 A 文章编号 2095-6363（2017）11-0023-02 “要致富，先修路”的顺口溜说明了一个朴素的道理：公路交通的便利可以降低运输成本，促进不同地区之间的合作交流，吸引外来投资，并促进社会经济健康发展。近些年来，国家对于公路建设的重视程度不断提高，在高速公路建设方面尤为突出，比如，2016年全国新增高 速公路里程达到4 500千米，相当于北京到上海距离的3.7倍。 伴随着城市化进程的加快，城市人口的暴增引发了严重的交通问题。资料显示，我国市区的汽车行驶平均速度已经从60年代的25km/h～30km/h下降到了现在的10km/h～15km/h[1]。交通的拥堵不仅增加了人们出行的成本，制约了社会发展的步伐，降低了道路建设的效用，更带来了巨额的经济损失。只有深刻理解道路拥堵问题产生的原因，我们才能对症下药，提出合理的解决对策。因此，建立有效描述道路拥堵现象的理论模型是非常必要的。 通过观察车辆在道路上的运行规律，本文建立了道路拥堵的理论模型，并用该模型的结果与前人的经典理论进行了比对。基于本文的理论模型，还进一步分析了影响车流量的因素，提出了几种降低道路拥堵的可能方案。 1 拥堵现象的理论建模 为了描述道路拥堵现象，我们需要考虑总车流量Q，平均车流速度v和车流密度K这几个量之间的关系。根据车流现象的物理过程，我们有： （1） 当道路拥堵（即车流密度较大）时，车流速度v较慢；反之当道路车辆较少（即车流密度较小）时，车速较快。描述该现象的一个经典理论模型为Greenshield模型[2-3]，它假设车流密度K与车流速度v之间存在线性关系，且当道路上车流密度K最大时，车行速度v为0。如图 1（a）所示，该关系可写为： 基于L V Q神经网络 的交通拥堵预测研究 沈小军陈 峻王 晨 东南大学，交通学院，南京 210096 摘 要：面对大量的交通参数数据，如何快速建立高效的分类预测模型以尽快地对拥堵状态进行判别是一个重要的问题。本文利用检测器提供的车速、流量和占有率等相关参数信息，提出了基于学习向量量化(LVQ)神经网络的交通拥堵预测模型。通过使用Matlab7.3数学软件的神经网络工具箱对该神经网络不断地训练，最终可以对道路正常状态和拥堵状态进行分类，通过交通流参数数据的输入预测出路段交通拥堵状况。最后，给出算例进行网络训练和测试，训练结果表明，运用该算法进行交通拥堵预测取得了良好的效果，具有一定的现实意义。 关键词：学习向量量化神经网络；交通拥堵；预测；Matlab 中图分类号：U491.2+65 文献标识码：A 文章编号：1672-4747（2009）03-0097-06 Prediction of Traffic Congestion Based on L VQ Neural Network SHEN Xiao-Jun CHEN Jun WANG Chen School of Transportation，Southeast University， Nanjing 210096，China Abstract：For a large number of traffic parameter data, it is an important issue that how to set up an efficient model of classification and prediction to identify the congestion state as soon as possible. The article provided a model to predict traffic congestion based on the learning vector quantization neural network by using the traffic parameters such 收稿日期：2008-11-26. 基金项目：“十一五”国家科技支撑计划（2006BAJ18B01）和国家高技术研究发展计划（2008AA11Z201）。 作者简介：沈小军（1985?），男，江苏海门人，东南大学交通学院硕士研究生，研究方向为交通规划与管理。 97 Microcomputer Applications Vol. 25, No.11, 2009 技术交流 微型电脑应用 2009年第25卷第11期 ·31· 文章编号：1007-757X(2009)11-0031-03 基于贝叶斯网络技术的软件缺陷预测与故障诊断 王科欣，王胜利 摘 要：如何进一步地提高软件的可靠性和质量是我们十分关注的问题，而前期软件缺陷和后期软件故障的诊断都是控制质量的关键手段，由此我们提出了基于贝叶斯的神经网络。基于对贝叶斯网络和神经网络理论的分析，发现贝叶斯网络和神经网络各自的优点与不足，利用贝叶斯具有前向推理的优势进行故障诊断，利用神经网络学习算法能够处理更复杂网络结构的优势来积累专家知识，最后提出了贝叶斯网络与概率神经网络相结合的模型，该模型可以更好地兼顾软件缺陷与故障诊断两个方面。 关键词：贝叶斯；神经网络；测试；缺陷预测；故障诊断 中图分类号：TP311.5 文献标志码：A 0 引言 如何进一步提高软件的可靠性和质量是我们十分关注的问题，软件可能存在缺陷，我们在软件的整个生命周期中始终期望能及早发现重要错误，并及时诊断。这就告诉我们，在进行软件前期预测时，就应该重视和记录重要缺陷，以便在故障发生时能通过早期预测的记录表找到故障原因。这就说明软件缺陷预测和故障诊断不应该是两个独立的过程，而应该有所联系。本文就通过贝叶斯网络和模糊神经网络对两项工作进行了整合。通过贝叶斯的在推理规则上的优势，尤其是前向推理的特点进行故障诊断，利用神经网络学习和训练函数的复杂多样性，可以更好地拟合复杂情况。 1 软件缺陷预测与故障诊断 1.1 软件缺陷预测的两个方面 1.1.1 对于软件可靠性早期预测 对于开发者而言，在开发软件之前或者设计软件中，主要作用是进行风险控制，验证其设计可行性。由于贝叶斯网络可以在信息不完全的情形下进行不确定性和概率性事件的推理，所以对于复杂软件的早期预测具有先天的优势。软件缺陷数量属于动态度量元素，需要通过对软件产品进行完整的测试后才能获得。针对特定模块进行完整测试成本比较高，并且必须在软件开发完成之后才能进行集成测试，这样在前期很难控制软件产品缺陷数量。为了更好地提高软件质量，对软件模块中包含的缺陷进行预测是一个可行的方法。软件缺陷预测方法的前提假设是软件的复杂度和软件的缺陷数量有密切关联。复杂度高的软件模块产生的缺陷比复杂度低的模块产生的缺陷多。软件缺陷预测的思路是使用静态度量元素表征软件的复杂度，然后预测软件模块可能的缺陷数量或者发生缺陷的可能性。通过进行软件缺陷预测，能够以较低的成本在项目开发的早期预测产品的缺陷分布状况，可以更好的调整有限的资源，集中处理可能出现较多缺陷的高风险模块，从而从整体上提高软件产品的质量。 1.1.2 对于软件残留缺陷的预测 对于测试者而言，通过质量预测，可将软件的各个组成部分按预测的质量水平进行分类，明确测试的重点，避免在进行测试时同等对待，而是有所侧重，这对节约有限资源和缩短开发周期都有着十分重要的意义。软件的测试和修改是一个螺旋式上升的过程。由于资源和时间的有限投入，什么时候软件达到了要求的质量水平从而能够投入实际使用是一个十分关键的问题。对残留缺陷进行预测，目的就是为了确保代码中的缺陷数量维持在一个安全水平。对测试经理来说，估计目前软件的测试到了哪个阶段、还应该继续做到什么样水平，这都是尤其重要的。从软件经济学的观点上来看，它关系到产业界的投入产出比、测试过度，不能再检查出太 多错误，或者说检查耗费很长的时间和很多的人力，但最终是一个细微的错误，这是不经济的；但是如果残留缺陷还比较多，就停止测试工作，那么会使得这些缺陷在未排除的情 况下交付给用户，等到用户发现错误时，维护的成本就会更 高。因此，正确预测软件残留缺陷对于交付使用后的软件维护也具有重要意义。 1.2 软件故障诊断技术 软件故障诊断是根据软件的静态表现形式和动态信息查找故障源，并进行分析，给出相应的决策。其中静态形式包括程序、数据和文档，动态信息包括程序运行过程中的一系列状态，人在参与软件生存周期的各个阶段工作时，都有可能由于各种疏忽和不可预料的因素，出现各种各样的错误。因而，从广义上说，软件故障诊断的工作涉及到软件的整个生命周期——需求分析、设计、编码、测试、使用、维护等各阶段所造成的缺陷。 软件故障诊断，“诊”的主要工作是对状态检测，包括使用各种度量和分析方法；“断”的工作则更为具体，它需要确定：（1）软件故障特性；（2）软件故障模式；（3）软件故障发生的模块和部位；（4）说明软件故障产生的原因，并且提出相应的纠正措施和避免下一次再发生该类错误的措——————————— 作者简介：王科欣（1982-） ，男，湖南长沙人，暨南大学计算机科学系，硕士研究生，软件设计师，广东体育职业技术学院助教，主要研究方向为软件工程、数据库与知识工程，广东 广州，510632；王胜利（1984-），男，湖南衡阳人，暨南大学计算机科学系，硕士 研究生，研究方向为软件工程、数据挖掘，广东 广州，510632 学院本科毕业论文（设计） 题目：贝叶斯公式公式在数学模型中的应用 院（系）理学院 专业数学与应用数学 年级2009级 姓名鲁威学号09031213 指导教师俊超职称讲师 2013 年6月1 日 目录 摘要 (1) Abstract (2) 前言 (2) 第一章贝叶斯公式及全概率公式的推广概述........................................ 错误!未定义书签。 1.1贝叶斯公式与证明 (5) 1.1贝叶斯公式及其与全概率公式的联系 (5) 1.3贝叶斯公式公式推广与证明 (6) 1.3.1贝叶斯公式的推广 (6) 1.4贝叶斯公式的推广总结 (7) 第二章贝叶斯公式在数学模型中的应用 (8) 2.1数学建模的过程 (8) 2.2贝叶斯中常见的数学模型问题 (9) 2.2.1 全概率公式在医疗诊断中的应用 (9) 2.2.2全概率公式在市场预测中的应用 (11) 2.2.3全概率公式在信号估计中的应用. ......................................... 错误!未定义书签。 2.2.4全概率公式在概率推理中的应用 (15) 2.2.5全概率公式在工厂产品检查中的应用 ................................... 错误!未定义书签。 2.3全概率公式的推广在风险决策中的应用 (17) 2.3.1背景简介 (17) 2.3.2风险模型 (18) 2.3.3实例分析 (18) 第三章总结 (21) 3.1贝叶斯公式的概括 (21) 3.2贝叶斯公式的实际应用 (21) 结束语 (23) 参考文献 (24) 后记 (25) 2016考研英语作文预测：交通拥堵 https://www.doczj.com/doc/0715821466.html,/ 2016考研英语作文预测:交通拥堵 为了帮助大家顺利通过研究生入学考试，勤思考研辅导老师会在第一时间为 大家搜集整理考研的复习资料及相关信息，希望对大家的复习备考有所帮助～ As is indicated in the cartoon above, a big crowded of drivers stay in cars on the road, waiting for their turn to go, with patience almost running up. In fact ,nowadays, this phenomenon reflected by the picture is so widespread, especially in supercities. Thanks to the fast development of economy, we have a chance to experience the more richer life. As a result of that, the number of people who own cars is larger and larger. The once wide roads become narrow .In order to get to destination on time, people have to set up earlier in case of being blocked. By the way ,discharging too much carbon-dioxide to the air would destroy the environment. Therefore, it is imperative for us to take measures to change the fact. The simplest method is to diminish the times of using private transportations. There is no doubt the world would change into a better place for us to live benefited from all the efforts we devote. 总体点评 文章中存在一些细节问题，比如词汇的选择和一些基础的语法知识。作者在 写作完之后若可以花费几分钟时间回读文章，便会减少此类问题，从而避免失分。 同时，认真复习，积累经典句型，避免汉语式英语的表达，不断提高自己的写作 水平。加油吧，祝你考研成功! 以上就是勤思考研辅导老师为大家搜集整理的考研复习资料，希望对大家的 复习备考有所帮助～勤思考研辅导老师会在第一时间为大家搜集整理考研的复习 资料及相关信息，敬请大家关注～ 1 / 12019英语六级翻译预测及解析：交通拥堵
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