一、预警红灯:重复建设（论文文献综述）
王晖年[1]（2021）在《基于网联的信号交叉口下自动驾驶车辆生态驾驶车速控制策略》文中研究表明随着我国经济的飞速发展,汽车工业取得巨大进步,汽车产销量连续蝉联世界第一。汽车为人们带来极大便利的同时,产生的燃油消耗、污染物排放、交通拥堵等问题越来越突出,得到社会普遍关注。城市交叉口的信号灯是使车辆和行人有序通过路口的交通设备,对交通安全起重要作用,但同时也会对交通流产生影响,使车辆经常在信号口区域做出加速、减速、停车怠速等高油耗、高排放行为。随着通信技术的发展,车路及车车间的信息交互成为可能,车辆根据采集的信息采取适当的驾驶策略可以有效减少降低能耗排放、优化交通效率。本文在分析现有国内外生态驾驶速度控制策略基础上,介绍了信号交叉口速度引导问题,分析了车联网平台的系统构建、关键技术和典型运用,自动驾驶的发展阶段、关键技术及存在的问题,提出生态驾驶控制系统架构,对本文控制策略运行环境做出基本假设,分析介绍了VISSIM交通仿真平台和MOVES排放模型。其次分析了信号交叉口生态驾驶车速控制策略原理,建立以车联网通信系统获取路网中车辆及信号灯相位配时信息,进行车辆通过信号交叉口的控制场景划分,得出使车辆不停车通过交叉口的速度轨迹控制策略。分析介绍了VT-Micro微观模型,运用VT-Micro模型对生态驾驶车辆通过交叉口的目标车速与油耗排放进行关联。以油耗、排放、交通效率为优化目标,以车辆不停车通过交叉口为约束,运用模拟退火算法进行目标车速优化。构建生态驾驶策略在信号交叉口的交通运行及能耗排放估算仿真平台,进行基于模拟退火算法优化的生态驾驶速度控制策略的仿真验证。在分析多目标遗传算法的基础上,构建多目标遗传算法优化的信号交叉口生态驾驶速度控制策略并进行仿真分析,仿真结果表明采用多目标遗传算法优化的控制策略在交通效率和能耗排放指标上均优于采用模拟退火算法优化的控制策略,且控制路段长度及初始速度对策略实施效果具有较大影响。分析交通流中其他车辆对受控车辆产生的影响,提出基于交通流状态信息的车辆控制场景划分及目标车速优化方法,建立了基于交通流优化的控制策略。对不同生态驾驶速度控制策略、控制策略渗透率及道路饱和度场景运行仿真分析。结果表明考虑交通流的控制策略在各场景下均有良好效果,未考虑交通流的控制策略仅在部分场景能获得收益;且算法渗透率越高生态驾驶策略实施效果越好。最后基于不同生态驾驶速度控制策略下车辆通过信号交叉口的速度轨迹在底盘测功机上完成台架试验。实验结果表明,本文提出的生态驾驶速度控制策略具有较好节能减排效果。本文构建的信号交叉口生态驾驶速度控制策略在未来有人驾驶和自动驾驶混行场景中可以有效降低能耗排放,提升交通效率。
杨静思[2]（2020）在《基于驾驶仿真实验的铁路道口标志和标线优化与预警系统设计方法研究》文中认为铁路道口事故一旦发生,往往造成车毁人亡的惨剧,是铁路及道路运输系统中亟待解决的共同问题。机动车驾驶人作为复杂道口系统中的直接参与者,驾驶人的行为不当是引起铁路道口事故发生的最主要原因。铁路道口附近路段的交通标志和标线作为铁路道口组成的基本要素,其信息的有效传达是保障道口安全的基础。同时,主动预警技术的发展为提高道口安全性提供低成本的新方法。因此,本文提出适用于中国铁路道口的标志和标线优化方案,并在此基础上提出合理高效的预警系统设计方法,二者组成具有更高可靠性和实时性的铁路道口预警系统。依托驾驶模拟仿真平台,从人机工效学角度探究预警系统对驾驶人抵近行为的影响,研究成果为铁路道口标志和标线优化提供重要的理论依据,为智能预警技术提供有效的研发方向。本文的主要内容包含以下四个方面:（1）铁路道口标志和标线优化,以及预警系统设计方法研究。从道口控制方式和道口接近区域驾驶阶段两条线索出发,结合文献总结和问卷调查对国内外铁路道口标志和标线的设计与设置进行研究,澄清中国铁路道口标志和标线关键设计问题,最终对2种现有标志进行改进,补充1种禁令标志、7种警告标志、1种辅助标志和1种路面标线以完善中国铁路道口标志和标线系统。并基于铁路道口接近区域划分方法,对不同控制类型和特殊情况的铁路道口标志和标线提出相应设置要求。在此基础上,分别对减速让行标志控制铁路道口、停车让行标志控制铁路道口和信号灯控制铁路道口提出分阶段预警系统设计方法。预警系统将根据不同的接近区域驾驶阶段以及不同的火车状态确定不同的语音预警发布时机和发布内容,以提醒驾驶人采取相应的避撞措施。（2）减速让行标志控制铁路道口预警系统效果研究。本实验考虑雾天因素和火车状态,从驾驶人抵近速度控制行为和减速行为两个方面,利用线性混合效应模型研究不同条件下标志和标线优化措施与两阶段预警系统对驾驶人行为表现的影响,最后对驾驶人实验后问卷调查结果进行分析。分析结果表明,标志和标线优化措施与预警系统均能够帮助驾驶人更早地采取减速措施并以更低的速度抵近道口,整个制动过程更加平稳,并且预警系统使得更多的驾驶人选择减速避撞操作。晴天时,预警系统对驾驶人的影响相对较小,而当雾天时,预警系统可以帮助驾驶人尽早地采取减速措施,极大程度上缓解驾驶人在雾天时的制动激烈程度,减速度增长率和最大减速度基本与晴天时持平。另外,对于不同性别的驾驶人,标志和标线优化措施对男性驾驶人和女性驾驶人的安全防护效果一致,预警系统对男性驾驶人的影响更加明显,并且预警系统能够缩小不同性别驾驶人之间的行为差异。而对于不同职业的驾驶人,两种安全对策对不同职业的驾驶人行为表现的影响相似。同时,实验后问卷调查结果表明,驾驶人对标志和标线优化方案以及预警系统设计方法的主观认可度较好,并且认为雾天时的帮助较晴天时更大。（3）停车让行标志控制铁路道口预警系统效果研究。本实验中同样考虑雾天因素和火车状态,利用线性混合效应模型、分类树回归模型、二元logistics回归模型等方法,从驾驶人抵近速度控制行为、避撞行为和遵照行为三个方面研究预警系统对驾驶人抵近行为的影响。分析结果表明,标志和标线优化措施能够帮助驾驶人更早地作出减速决策,改善速度控制行为表现,然而对驾驶人的避撞模式、是否避让火车、遵照性等决策制定指标没有影响。预警系统可以显着改善驾驶人的速度控制、避撞决策和遵照行为,更大程度上降低了驾驶人的潜在风险,并且在雾天环境下对驾驶人的辅助效果更为明显,使驾驶人在火车状态为4s、7s和10s时的遵照率大幅度上升。对于不同性别的驾驶人,预警系统对男性驾驶人的影响效果更加显着,缩短与女性驾驶人之间的行为差异。另外,驾驶人在停车让行道口的完全停车比例和避让火车比例较减速让行道口更高,驾驶人对于两种道口控制的理解和行为有所区分。然而预警系统影响下的停车让行道口遵照率仅为57.25%,停车让行标志在铁路道口的应用仍需要进一步研究和考量。（4）信号灯控制铁路道口预警系统效果研究。在本实验中共设计了五种不同的红灯触发时距和两种雾天因素。利用所得驾驶行为数据,提取动态抵近速度和遵照率两个用于评估信控道口安全性的典型行为变量进行分析。并结合认知心理学和行为学将抵近过程抽象为接近阶段、反应阶段和行动阶段三个阶段,对各个阶段的驾驶表现和停车行为进行分析。分析方法主要为线性混合效应模型、分类树回归模型和二元logistics回归模型等。分析结果表明,标志和标线优化措施对驾驶人的抵近行为影响有限,并且该影响仅限于接近阶段的速度表现,而不会影响驾驶人的停车决策和行动。预警系统可以帮助驾驶人更早地采取减速行为,缩短驾驶人的减速反应时间、降低最大减速度并增加其速度调整时间,从而进一步提高了驾驶人的遵照率和具体停车表现,使得整个停车制动过程更加平稳。雾天因素对遵照率并没有显着影响,但驾驶人在雾天制动时更加激烈,预警系统可以消除浓雾天气的不利影响。对于不同性别的驾驶人,男性驾驶人更有可能违反道口信号灯,尤其是在红灯触发时距较长时,性别是影响遵照率的关键变量,预警系统可以在一定程度上减少驾驶人行为中的性别差异。图98幅,表40个,参考文献183篇。
李昀轩[3]（2020）在《基于交通违法事件的道路交通安全风险研究》文中研究指明预防和减少交通事故已经成为我国城市交通可持续发展中的重要任务。目前我国的交通安全管理仍然停留在“事后补救”的“被动”管理模式,尽管政府和管理部门在法律、管理及宣传教育等方面已经采取了一系列措施,并取得了一定的成效,但是道路交通安全形势依然十分严峻。研究一种将交通安全从“事后补救”转为“事前预防”的交通安全风险管控方法,对于提升我国的道路交通安全十分重要。本论文从道路交通安全主动管理出发,选择交通违法事件作为交通安全风险的识别因子,从交通违法事件的特征研究、机理研究、应用研究三个方面,对道路交通安全风险进行了探索和研究。具体而言,主要研究了以下内容:（1）选择电子执法系统获取的交通违法数据,从时空维度分析交通违法事件的分布特征。针对传统时空分析方法的局限性,建立将时间维度纳入空间维度中联动分析的交通违法时空核密度估计模型,该模型结合二维空间核函数和一维时间核函数计算交通违法事件的时空核密度值。选择基于数据驱动的Plug-in方法作为时空核密度估计模型的最佳带宽选择器,并建立时空立方体模型获得最佳的3D可视化效果。（2）分析并预测交通违法事件的时空演化趋势。结合时空邻近度和时空权重矩阵建立基于交通违法事件的时空地理加权回归模型,模型分析了交通违法事件的时空异质性和时空依赖性。利用Getis-Ord Gi*模型计算交通违法点位的Z得分和P值,获得交通违法事件在不同点位的热点和冷点分类。进一步通过Mann-Kendall趋势测试方法预测各个违法点位在100个时间步长内的时空演化趋势。（3）量化交通违法事件和各类特征变量之间的影响关系。交通违法事件的影响因素可以归纳为时间因素、空间因素、交通因素和天气因素。采用二项Logit模型分析交通违法事件的影响因素,探究各类影响因素对交通违法事件发生概率的影响程度。建立混合多项Logit模型分析解释变量对“红灯压线”、“车辆违停”、“闯红灯”三类重点交通违法事件的影响程度。（4）深入挖掘交通违法和交通事故的内在关联。针对传统交通事故调查数据样本量小、主观性强等问题,选择从交通警情数据中获取更全面的交通事故信息。建立基于依存句法分析的交通事故信息提取方法,从交通警情数据中提取不同类型的交通事故特征数据。在时空约束条件下将交通事故数据和交通违法数据相匹配,使用FP-growth算法挖掘交通事故类型和交通违法类型之间的关联规则。（5）建立了连续数据环境下的道路安全风险预测模型,该模型基于改进随机森林算法,重点解决了传统随机森林模型在处理不平衡数据和特征变量选择方面的问题。以交通安全风险预测模型为核心,构建了一个集“监测”、“发现”、“解决”三位一体的道路交通安全风险管控框架,并提出了针对交通安全风险的防治对策,从而实现道路交通安全从面向事故的管理转变为面向风险的管理。本论文研究提出基于交通违法事件的道路安全分析方法可以更好的帮助研究人员挖掘交通违法数据的内在特征和规律,辅助管理人员提高道路交通安全管理水平和治理能力,具有十分重要的现实意义。
毛周俊鹏[4]（2020）在《我国地方政府债务风险成因分析及预警管理》文中研究说明地方政府债务风险是现阶段我国重大金融风险的主要来源之一。在我国经济快速发展的过程中,地方政府的作用不容小觑,甚至从某种程度来说地方政府是推动我国经济快速增长的中坚力量。然而,地方政府债务却是一把双刃剑,它既能促进社会经济的发展,也可能给社会经济体制带来巨大的风险。在城镇化进程中,地方政府进行基础设施建设需要大量资金,但受到分税制改革的影响,财事权不匹配令多数地方政府入不敷出。地方政府举债融资弥补赤字,不断积累的地方政府债务成为隐患。此外,相比显性债务,不透明、多样化、难统计的隐性债务部分更值得大家关注。本文基于风险的角度研究了地方政府债务问题,研究目的是通过建立综合评价指数对我国地方政府债务风险进行预警,并提出相应合理的建议。本文按照“政府债务理论基础-我国地方政府债务组成及现状-债务风险-债务风险成因-债务风险预警”的设计思路展开研究。首先,本文梳理了政府债务的相关理论,明确了地方政府债务的定义和主要构成。其次,在理论和定义的基础上介绍我国当前地方政府债务的现状和风险类型。然后,从财政关系、宏观经济、政府行为和监督管理四个层面对我国地方政府债务风险的成因进行系统分析。最后,运用风险度量模型中的KMV模型计算全国31个省的债务预期违约率,运用熵值法和TOPSIS法建立综合评价指数对各省的债务风险情况进行预警分析,并依此提出科学合理的建议。
刘丁贝[5]（2020）在《典型应用场景下的车联网性能与功能测试研究》文中研究指明随着现代信息科技不断发展,DSRC、C-V2X等各种车联网技术不断涌现,使得车辆与车辆、车辆和交通基础设施间各类运行和控制信息的实时、有效交互成为可能,为车路协同、车车协同等应用规模化落地部署创造了条件。然而目前仍缺少针对车联网通信性能及功能有效性的全面、深入的测试评价,难以保证车联网及其应用在各类交通环境下都能够安全、高效运行,突出表现在缺少一种普适的车联网实车测试平台及测试方法,IEEE、3GPP、ETSI等标准组织提出的各种典型车联网技术的通信性能是否能满足实际交通环境应用需求依然有待详细对比验证,此外各类典型车联网应用的功能有效性也需要进一步探讨。在上述背景下,本文基于封闭测试场构建了一种车联网实车测试平台,并通过搭建的多种动、静态测试场景对DSRC与C-V2X的数据包投递率和时延性能进行了系统测试评价;然后构建了一种车联网功能有效性仿真测试系统,以研究构建的网联环境下无信控交叉口协作通行方法为典型车联网应用对其功能有效性进行了仿真测试分析。具体包括以下工作:（1）在分析车联网体系架构及多种车联网典型应用场景的基础上,研究了DSRC（IEEE 802.11p）、EUHT、C-V2X（LTE-V）等三种典型车联网通信协议的技术特征;然后以DSRC与C-V2X为研究对象,从理论上对比分析了两种通信技术面对复杂交通环境的适用性。（2）完成了面向车联网测试的典型交通应用场景设计。针对车联网性能测试需求,分别设计了两种基于静态条件的测试场景和三种基于动态条件的测试场景;面向车联网功能测试需求,在分析基于车联网的典型交叉口应用需求及常见道路交叉口类型的基础上,设计了一种面向基于车联网的十字交叉口应用场景。（3）基于长安大学车联网与智能汽车试验场构建了一种车联网实车测试平台——面向智能网联交通应用的模块化测试平台,并设计了一种支持DSRC与C-V2X通信性能测试的测试系统及方法;在此基础上,在测试平台搭建了静态条件下的直线道路视距场景、建筑遮蔽交叉口场景和树木遮蔽交叉口场景以及动态条件下跟驰场景和会车场景;然后以数据包投递率和时延作为评价指标,基于搭建的测试场景实车测试并对比分析了通信距离、遮蔽物、行车速度等因素对DSRC和C-V2X通信性能的影响。（4）针对基于车联网的十字交叉口场景下的车辆协作通行应用的有效性测试需求,研究了一种基于虚拟配时的网联环境下无信控交叉口协作通行方法,并基于Veins仿真环境搭建了一种无信控双向两车道交叉口仿真测试平台,在选取评价指标和仿真参数的基础上,对提出的无信控交叉口协作通行方法的功能有效性进行了测试分析。基于实车测试结果表明:通信距离和遮蔽物是影响DSRC与C-V2X通信性能的重要因素,行车速度对两者通信性能影响较小;其中通信距离对于DSRC通信性能影响较LTE-V更为明显,视距通信条件下,DSRC有效通信距离约700 m,LTE-V有效通信距离约为900 m;遮蔽物导致的非视距通信会对两者数据包的有效传输造成影响,且对DSRC影响更大;金属及土木建筑遮蔽对两者通信性能的影响比树木遮蔽的影响更严重;DSRC在高速运动环境下的性能表现优于C-V2X。基于仿真测试结果表明:本文提出的网联环境下无信控交叉口协作通行方法能够有效消解交叉口网联汽车的潜在行车冲突,相比传统的交叉口通行方法,能够有效提高交叉口通行效率,具有显着的功能有效性。
李程[6]（2020）在《基于车路协同的公交优先策略研究》文中认为随着我国城市化的不断发展、人民生活水平不断提高,全民汽车拥有量正逐年增加。但是受到城市道路既有条件的限制,虽然国家为了缓解交通拥堵采取了很多卓有成效的措施,比如为公交车设置专用车道,特殊时段的公交限行,以及在一些大中型城市开辟了快速公交车道（BRT）,但是都只是以空间换取路口通行效益的方式,并没有从根本上解决问题。在道路条件有限的情况下,上述方法的局限性更加明显。早在上世纪五、六十年代,就有国家开展交叉路口公交优先的研究,但是局限于当时互联网发展以及硬件条件的限制,实施效果不太理想。随着近些年来智能交通的发展以及车联网概念的提出,基于车路协同技术的公交优先被认为是能最有效的解决路口拥堵的手段之一。在本文中,摆脱传统的公交信息采集方式,通过车路协同方法提出了智慧公交解决方案,并对该方案下各组成部分之间的通讯方式,以及可实现功能进行了阐述。在智慧公交方案下,从公交优先控制策略出发,以满足公交准点到达为控制目标,分别对早于时刻表到达和晚于时刻表到达的公交分别采取不同的优先控制策略。而对于公交优先请求冲突的情况,以公交乘客延误和下一站乘客等待延误为优化目标,建立公交优先冲突决策模型-公交乘客优先延误和下一站乘客等待延误最大,优先级越高。并在Matlab端编写控制算法,Vissim端搭建路口模型,进行联合仿真。最后,对公交线路1和公交线路2的公交分别在无优先策略和采取本文所提出的优先策略的公交行程时间以及路口延误进行分析,得到线路1公交较之无优先策略的十字路口,采取本文所提到的公交优先策略公交到站的准点性大幅度提高,基本在到站时刻表时间的容许误差范围（±3s）之内,路口车辆延误平均值降低了29%,人均乘客延误降低了27%,通过乘客数提高了14.3%。线路2公交较之无优先策略的十字路口,准点到站行程时间比公交线路1控制效果更好,且路口车辆延误平均值降低了16.7%,人均乘客延误降低了28%,通过乘客数提高了12.6%。
白杰文[7]（2020）在《V2X车联网在环仿真平台关键技术的研究与设计》文中研究表明根据V2X（Vehicle-to-Everything）车联网研究与应用推广需要,V2X车联网中的算法及应用在大规模进行推广之前需要进行全面、深入的测试验证与评价。由于现场测试成本高、耗时长、不安全且部分场景难以搭建,研究设计面向V2X车联网在环仿真测试验证平台成为必要。现有关于V2X车联网仿真技术的研究中,多数采用纯软件仿真的方式测试V2X通信性能及车联网应用,无法满足V2X车联网系统测试验证的新需求。为了更加贴近真实交通中的通信情况,且能快速、高效地评判算法在实际硬件设备中的性能表达,论文研究设计了V2X在环仿真平台,并基于此平台开发了一种车联网在环仿真应用测试方法和车联网应用层标准一致性测试方法。论文主要工作如下:1.论文针对V2X应用测试平台的兼容性、可扩展性、可定制等要求,研究开发了V2X在环仿真平台的关键技术,并搭建了一种车联网在环仿真平台。论文采用结构化与模块化思想,设计了仿真场景搭建方法、场景输入输出关联模型、地图映射模型、人机交互模块及通信接口模块等关键技术,并搭建了支持V2X OBU/RSU（On-Board Unit/Road-Side Unit）一体的硬件在环仿真验证系统。2.论文面向T/CSAE53-2017应用层标准,研究设计了V2X车联网在环仿真应用的测试方法和测试模块,用于对符合国标的17种应用场景进行算法仿真测试。为了验证该测试方法的可行性,论文设计了基于交通效率的信号交叉口车速引导算法和基于交通安全的无信号交叉口车速引导算法,并通过软件仿真和硬件在环仿真测试了这两种算法的可靠性。最后,论文通过比较这两种算法在软件仿真和硬件在环仿真测试中的结果,分析了硬件通信时延对测试结果的影响。结果表明:在信号交叉口车速引导算法测试中,通信时延导致引导状态延后2.4秒;在无信号交叉口碰撞预警算法测试中,通信时延导致预警发布距离延后5米。3.论文针对车联网应用层标准一致性测试的需要,基于测试验证平台研究设计了车联网应用层标准一致性测试方法,该方法能够实现对不同厂商V2X设备应用层标准的检验。
杨硕[8]（2020）在《北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI风险研究》文中研究说明“一带一路”建设对于加快中国企业融入经济全球化具有重要意义,“一带一路”倡议提出以来,中国企业对沿线国家的投资逐年扩大。北京作为首都,是“一带一路”建设的排头兵。该倡议提出六年来,北京积极发挥首都城市战略地位优势,全方位对接“一带一路”建设,实施各项政策鼓励企业走出去,越来越多的企业投身到“一带一路”建设的队伍中。“一带一路”沿线国家具有错综复杂的风险特性,很多国家是各类风险高发地带,极大地增加了企业在海外直接投资的不确定性,给企业带来损失。因此,北京企业在面对“一带一路”倡议带来的机遇的同时也要注重防范随之而来的风险和挑战,建立科学的风险防范机制,长期有效可持续地参与“一带一路”建设。本文首先对北京企业在“一带一路”沿线国家OFDI现状进行梳理,然后对北京企业在“一带一路”沿线国家OFDI风险因素进行了识别,并由此为依据构建了风险指标体系和评价模型,用主成分分析结合熵值法综合评价北京企业在“一带一路”沿线国家OFDI风险,继而根据聚类分析得到的样本国家风险分类和风险因素重要性结果验证了评价方法的可靠性和评价结果的有效性;接着,基于支持向量回归机（SVR）算法构建了OFDI风险预警模型,对样本国的投资风险做出了预警判断。研究得到了以下结论:第一,北京企业对“一带一路”沿线国家直接投资风险主要来源于东道国投资环境带来的风险因素,母国政策环境和企业层面带来的风险因素。不同来源的风险因素共同表现在政治、经济、社会文化领域,构成了政治风险、经济风险、社会文化风险三种风险类型。第二,主成分分析测算子风险得分结果表明,东道国风险因素是北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI的主要来源;东道国政治环境、经济自由度、法治水平分别是政治风险、经济风险和社会文化风险的主要风险因素。第三,熵值法测算子风险权重的结果显示社会文化风险是北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI需面对的最重要的风险类型,政治军事风险和经济金融风险重要程度相当。第四,OFDI综合风险评价结果显示,从东道国收入水平来看,收入水平越高的国家OFDI风险普遍越低。区域上来看,中东欧国家的OFDI风险普遍较低,投资环境较好;中亚和南亚OFDI风险较高,东南亚国家和西亚国家OFDI风险分布出现分化。第五,2013年“一带一路”倡议提出后,样本国整体OFDI风险呈现好转态势,尤其是低收入水平国家和中亚、南亚、西亚这类风险较高的国家。第六,SVR模型的预警结果显示处于无警状态的国家大都是北京企业直接投资流向较高的国家,如新加坡和中东欧国家,处于重警的国家多为低收入水平国家,东南亚国家OFDI风险预警级别出现两极化。最后,根据以上分析和结论对北京企业在“一带一路”沿线国家OFDI的风险防范对策提出建议。
武鑫[9]（2020）在《基于改进突变理论的大同市水安全评价》文中认为大同市位于京津冀水源地保护区及雄安新区上游水源涵养区,是中国重要的能源化工基地。随着经济社会的发展与生态文明建设的推进,全市的水资源短缺、水环境污染、水生态恶化等问题越发凸显,水安全已经成为制约大同市经济社会可持续发展的首要问题。因此,科学合理地评价大同市水安全状况并提出相应的保障措施,对于大同市社会经济、水生态、水环境和水资源等融合协调发展具有十分重要的现实意义。本文在前人研究的基础上,对突变理论从三个方面进行改进:将印第安人茅屋突变模型引入评价体系,模型的控制变量由4个增加到5个;利用熵值法计算指标权重,降低了指标排序的主观性;构建了总突变级数转换函数式,避免了评价值接近对评价结果的干扰。在系统分析国内外关于水安全概念与内涵、水安全评价体系的基础上,针对大同市水安全现状,构建了大同市水安全评价体系。该评价体系自上而下分为目标层、准则层和指标层3层结构;目标层为水安全,准则层包括社会经济、水生态、水环境、水资源、水管理等5个子系统,指标层包括地下水开采系数、废污水排放量、水资源总量等22项评价指标。以2017年为现状年,以县区为评价单元,采用改进的突变理论对大同市水安全现状进行评价。评价结果表明2017年大同市水安全状况整体较差,9个县区中仅有市区和灵丘县2个县区水安全等级为较安全,新荣区、大同县、阳高县、天镇县、广灵县、浑源县、左云县7个县区水安全等级为较不安全。由水安全子系统评价结果可知,社会经济子系统存在的主要问题是经济发展规模偏低、人口增速偏高;水生态子系统的主要问题是地下水超采、水土流失和生态用水比例偏低;水环境子系统的主要问题是废污水排放量偏大、污水处理率偏低和河流污染;水资源子系统的主要问题是水资源总量相对匮乏且分布不均,水管理子系统的主要问题是水利投入偏少、用水效率偏低和管网漏损。针对各县区水安全存在的问题,提出相应的水安全保障和改进措施,主要包括优化产业结构和布局、控制人口增长、地下水超采区治理、水土保持与生态修复、河流水环境治理、实行最严格水资源管理制度等。本研究可为大同市水安全体系的构建与水安全战略规划提供参考。
吴付威[10]（2020）在《基于信息处理机制的驾驶人感知-判断-反应特性研究》文中研究说明驾驶人是“人-车-环境”道路交通系统的核心,驾驶人的驾驶行为特性直接影响整个系统的交通安全水平。研究表明,驾驶人失误仍然是导致道路交通事故的主要原因。驾驶人信息处理机制研究是降低驾驶人交通风险的主要手段。驾驶人的生理、心理机能受到多种因素的影响,同时反映在驾驶状态上。疲劳驾驶、分心驾驶、酒后驾驶等这些常见的不安全状态是导致交通事故频发的主要原因。由驾驶人原因导致的交通事故,从本质而言是驾驶人受到内外因素的影响,致使驾驶人在感知-判断-反应过程中的某个环节出现问题,进而导致人-车系统失衡而引发事故。针对驾驶人的感知-判断-反应过程,本文通过自行设计开发针对性的测试设备,对168人次被试进行了感知过程、判断过程和反应过程的测试,获取了驾驶人感知-决策-反应相关的大量实验数据。通过对感知-决策-反应相关数据进行分析,本文以驾驶人有效视野特性、驾驶人速度感知特性、驾驶人复杂反应特性为对象开展研究,主要内容如下:（1）驾驶人有效视野观察特性研究。驾驶人的有效视野特性决定了驾驶人对环境信息的获取能力,本文以有用视野（Useful Field of View,UFOV）和周边视野（Peripheral Field of View,PFOV）为基础,提出了有效视野（Effective Field of View,EFOV）的概念。分别探索了视觉刺激信号大小、位置以及呈现时间对驾驶人识别率及反应时间的影响。同时,探索了不同事故类型群体之间有效视野的差异。研究发现,两类群体在有效视野方面存在着显着差异。结果表明,刺激信号越大,驾驶人反应时间越短,识别率越高。在视野中央范围（30°以内）刺激信号大小对识别率没有显着差异,但在45°之外差异显着。说明视觉刺激信号的大小比呈现时间更重要。整体上非事故驾驶人对刺激信号的识别率高于事故驾驶人,在不良视觉刺激信号时两类驾驶人群体的识别率差异主要体现在±30°、±45°位置,在最佳视觉刺激状态下识别率差异主要体现在有效视野边缘。非事故群体的反应时间普遍比事故群体的反应时间短,在45°之外反应时间存在显着差异。（2）驾驶人速度感知特性研究。驾驶人的速度感知能力直接决定了驾驶人在动态交通环境中对交通目标的整体感知效果,本文结合刺激信号形式、大小、运动速度,以及明暗区比例等多种因素的影响,分析了驾驶人对视觉刺激信号运动速度感知特性。分别研究刺激信号的运动速度和遮挡比例对驾驶人速度感知准确率的影响。同时,对不同事故群体的速度感知差异性以及速度感知过程中的视觉特性进行了分析。提出了“提前动作”的概念来描述驾驶人判断刺激信号到达遮挡区终点的心理感知特性。结果表明,事故与非事故驾驶人群体的提前动作情况存在显着性差异。（3）驾驶人复杂反应特性研究。驾驶人的复杂反应能力与驾驶人的操作快速性及正确性密切相关。本文通过设计视觉刺激与听觉刺激组合的复杂反应任务,开发了驾驶人复杂反应特性测试系统,研究了不同群体驾驶人对复杂信号的反应特性。基于信号检测理论,分析了驾驶人的复杂反应正确率、反应时间。研究结果表明,两类驾驶人群体对单一视觉刺激信号的反应基本一致,但事故驾驶人对于组合刺激信号的平均反应正确率显着低于非事故驾驶人。非事故驾驶人的辨别力指标d’低于事故驾驶人,易产生错误的判断导致虚报率的增高。两类群体对红灯和绿灯这两种刺激信号的反应特性基本一致,但事故驾驶人对黄灯的感受性差,这可能与事故驾驶人在交叉口黄灯时段强行通过有关,这种行为容易导致事故的发生。根据视觉分析发现,事故驾驶人的感知特性与非事故驾驶人基本一致,但在对复杂信息的判断以及执行功能上弱于非事故驾驶人。本文研究结论能够为安全驾驶特性评价提供一定的理论支持。
二、预警红灯:重复建设（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、预警红灯:重复建设（论文提纲范文）
（1）基于网联的信号交叉口下自动驾驶车辆生态驾驶车速控制策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 生态驾驶基本模型及基本假设 |
| 2.1 交叉口速度引导问题 |
| 2.2 车联网 |
| 2.2.1 车联网系统架构 |
| 2.2.2 车联网系统关键技术 |
| 2.2.3 车联网系统典型应用 |
| 2.3 自动驾驶 |
| 2.3.1 自动驾驶简介 |
| 2.3.2 自动驾驶关键技术 |
| 2.3.3 自动驾驶存在的问题 |
| 2.4 生态驾驶车速控制系统 |
| 2.4.1 生态驾驶车速控制系统结构 |
| 2.4.2 基本假设 |
| 2.5 VISSIM交通仿真平台 |
| 2.5.1 交通仿真平台选择 |
| 2.5.2 VISSIM仿真流程 |
| 2.5.3 Wiedemann跟车模型 |
| 2.5.4 VISSIM二次开发 |
| 2.5.5 VISSIM数据输出 |
| 2.6 MOVES排放模型 |
| 2.6.1 MOVES模型结构 |
| 2.6.2 MOVES计算步骤 |
| 2.6.3 微观层次仿真的数据输入 |
| 2.6.4 VSP |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于模拟退火算法的生态驾驶车速控制策略 |
| 3.1 生态驾驶车速控制策略原理 |
| 3.2 生态驾驶车速控制策略数学模型 |
| 3.3 基于VT-Micro模型能耗排放测算 |
| 3.3.1 VT-Micro能耗排放模型简介 |
| 3.3.2 VT-Micro能耗排放模型参数 |
| 3.3.3 匀速通过场景能耗排放 |
| 3.3.4 加速通过场景能耗排放 |
| 3.3.5 减速通过场景能耗排放 |
| 3.4 多目标优化问题 |
| 3.4.1 多目标优化问题数学模型 |
| 3.4.2 最优解相关概念 |
| 3.4.3 多目标优化问题的传统解法 |
| 3.5 基于模拟退火算法的目标车速优化策略 |
| 3.5.1 模拟退火算法的基本原理 |
| 3.5.2 模拟退火算法核心概念 |
| 3.5.3 模拟退火算法流程 |
| 3.5.4 目标函数 |
| 3.5.5 约束条件 |
| 3.6 基于模拟退火算法优化的控制策略效果分析 |
| 3.6.1 仿真平台构建 |
| 3.6.2 仿真参数设置 |
| 3.6.3 交通效率分析 |
| 3.6.4 能耗排放分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于多目标遗传算法的生态驾驶速度控制策略 |
| 4.1 基于多目标遗传算法的目标车速优化策略 |
| 4.1.1 遗传算法的基本原理 |
| 4.1.2 NSGA-II算法核心概念 |
| 4.1.3 NSGA-II算法流程 |
| 4.1.4 目标函数 |
| 4.1.5 约束条件 |
| 4.1.6 模型求解 |
| 4.2 不同控制策略效果对比分析 |
| 4.2.1 交通效率分析 |
| 4.2.2 能耗排放分析 |
| 4.3 控制路段长度影响分析 |
| 4.3.1 仿真参数设置 |
| 4.3.2 平均速度分析 |
| 4.3.3 停车情况分析 |
| 4.3.4 能耗排放分析 |
| 4.4 初始速度影响分析 |
| 4.4.1 仿真参数设置 |
| 4.4.2 平均速度分析 |
| 4.4.3 停车情况分析 |
| 4.4.4 能耗排放分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于交通流的生态驾驶速度控制策略优化及仿真 |
| 5.1 交通流对受控车辆影响分析 |
| 5.2 基于交通流优化的控制策略基本原理 |
| 5.3 基于交通流状态参数优化 |
| 5.4 基于交通流优化的速度控制策略数学模型 |
| 5.5 仿真参数设置 |
| 5.6 不同速度引导策略效果分析 |
| 5.6.1 平均速度分析 |
| 5.6.2 停车情况分析 |
| 5.6.3 VSP区间分布分析 |
| 5.6.4 能耗排放分析 |
| 5.7 算法渗透率的影响分析 |
| 5.7.1 平均速度分析 |
| 5.7.2 停车情况分析 |
| 5.7.3 能耗排放分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 生态驾驶车速控制策略实车验证 |
| 6.1 实验目的及思路 |
| 6.2 试验设备 |
| 6.2.1 底盘测功机测试系统 |
| 6.2.2 排放测试系统 |
| 6.3 试验方案 |
| 6.4 实验数据分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
| 附录 |
（2）基于驾驶仿真实验的铁路道口标志和标线优化与预警系统设计方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 铁路道口工程防护措施研究 |
| 1.3.2 铁路道口智能预警系统研究 |
| 1.3.3 不良天气因素对铁路道口安全的影响研究 |
| 1.3.4 已有研究总结 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.5 论文框架结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 基于接近区域划分的铁路道口标志和标线优化 |
| 2.1 铁路道口标志和标线优化方法 |
| 2.1.1 铁路道口接近区域划分 |
| 2.1.2 问卷调查 |
| 2.2 中国现有铁路道口标志和标线评价 |
| 2.2.1 现有铁路道口交通标志 |
| 2.2.2 现有铁路道口交通标线 |
| 2.2.3 现有铁路道口标志和标线区域划分 |
| 2.2.4 现有铁路道口标志和标线存在问题 |
| 2.3 铁路道口标志改进 |
| 2.3.1 斜杠符号 |
| 2.3.2 小心火车标志(Crossbuck) |
| 2.4 基于区域需求的铁路道口标志补充 |
| 2.4.1 穿越区域 |
| 2.4.2 行动区域 |
| 2.4.3 警告区域 |
| 2.5 基于区域需求的铁路道口标志和标线设置 |
| 2.5.1 一般规定 |
| 2.5.2 减速让行标志控制铁路道口 |
| 2.5.3 停车让行标志控制铁路道口 |
| 2.5.4 信号控制铁路道口 |
| 2.5.5 视线不良路段的铁路道口 |
| 2.5.6 平面交叉路口附近的铁路道口 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 铁路道口系列驾驶模拟实验设计与执行过程 |
| 3.1 驾驶模拟实验设备 |
| 3.2 实验一:减速让行标志控制铁路道口驾驶模拟实验设计 |
| 3.2.1 减速让行标志控制铁路道口预警系统设计方法 |
| 3.2.2 减速让行标志控制铁路道口实验场景设计 |
| 3.3 实验二:停车让行标志控制铁路道口驾驶模拟实验设计 |
| 3.3.1 停车让行标志控制铁路道口预警系统设计方法 |
| 3.3.2 停车让行标志控制铁路道口实验场景设计 |
| 3.4 实验三:信号灯控制铁路道口驾驶模拟实验设计 |
| 3.4.1 信号灯控制铁路道口预警系统设计方法 |
| 3.4.2 信号灯控制铁路道口实验场景设计 |
| 3.5 实验人员及流程 |
| 3.6 实验数据采集与预处理 |
| 3.7 实验数据分析方法 |
| 3.7.1 线性混合效应模型 |
| 3.7.2 分类树模型 |
| 3.7.3 二元logistics回归模型 |
| 3.7.4 卡方检验 |
| 3.7.5 两独立样本t检验 |
| 3.7.6 LSD多重比较检验 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 减速让行标志控制铁路道口预警系统效果 |
| 4.1 驾驶人抵近速度控制行为特性分析 |
| 4.1.1 避撞模式 |
| 4.1.2 动态速度 |
| 4.1.3 是否超速 |
| 4.2 驾驶人减速行为特性分析 |
| 4.2.1 抵近制动位置 |
| 4.2.2 减速度增长率 |
| 4.2.3 最大减速度 |
| 4.3 实验后调查问卷结果分析 |
| 4.4 减速让行道口预警系统效果研究总结 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 停车让行标志控制铁路道口预警系统效果 |
| 5.1 驾驶人抵近速度控制行为特性分析 |
| 5.1.1 动态速度 |
| 5.1.2 超速行为 |
| 5.2 驾驶人避撞行为特性分析 |
| 5.2.1 避撞模式 |
| 5.2.2 是否避让火车 |
| 5.2.3 抵近制动时刻 |
| 5.2.4 最大减速度 |
| 5.3 驾驶人遵照行为特性分析 |
| 5.3.1 遵照性 |
| 5.3.2 停车让行标志主观认知调查 |
| 5.4 停车让行道口预警系统效果研究总结 |
| 5.5 停车让行道口与减速让行道口驾驶行为对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 信号灯控制铁路道口预警系统效果 |
| 6.1 驾驶人抵近行为影响因素分析 |
| 6.1.1 抵近速度控制行为 |
| 6.1.2 遵照行为 |
| 6.2 预警系统对驾驶人抵近行为的影响分析 |
| 6.2.1 驾驶人抵近过程关键阶段划分 |
| 6.2.2 接近阶段的驾驶行为 |
| 6.2.3 反应阶段的驾驶行为 |
| 6.2.4 行动阶段的驾驶行为 |
| 6.2.5 驾驶人停车行为 |
| 6.2.6 预警系统与驾驶人抵近行为的关联分析 |
| 6.3 实验后调查问卷结果分析 |
| 6.4 驾驶人抵近行为影响因素总结 |
| 6.4.1 预警系统 |
| 6.4.2 雾天因素 |
| 6.4.3 性别 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究主要结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 铁路道口道路交通标志和标线布置示例 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于交通违法事件的道路交通安全风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外交通违法研究现状 |
| 1.2.2 国内交通违法研究现状 |
| 1.2.3 交通违法研究现状评述 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 交通电子执法系统和违法数据预处理 |
| 2.1 交通电子执法系统 |
| 2.1.1 电子执法系统起源及发展 |
| 2.1.2 交通违法类型 |
| 2.1.3 交通违法数据应用 |
| 2.2 交通违法数据预处理方法 |
| 2.2.1 交通违法数据标准化 |
| 2.2.2 地理坐标转化和数据清理 |
| 2.3 实例分析 |
| 2.3.1 电子执法系统点位分布分析 |
| 2.3.2 交通违法数据预处理结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 交通违法事件时空特征分析 |
| 3.1 交通违法事件时间和空间特征分析 |
| 3.1.1 时间特征分析 |
| 3.1.2 空间特性分析 |
| 3.2 时空核密度模型时空特征分析方法 |
| 3.2.1 核密度估计理论基础 |
| 3.2.2 时空核密度估计方法 |
| 3.2.3 最佳带宽选择器 |
| 3.2.4 可视化建模 |
| 3.3 实例分析 |
| 3.3.1 研究区域和交通违法类型 |
| 3.3.2 模型结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 交通违法事件演化趋势分析 |
| 4.1 交通违法事件时空地理加权回归模型 |
| 4.1.1 时空邻近度和时空权重矩阵 |
| 4.1.2 特征变量选取方法 |
| 4.1.3 时空地理加权回归模型 |
| 4.2 交通违法事件时空演化趋势分类方法 |
| 4.2.1 Getis-Ord Gi*统计模型 |
| 4.2.2 Mann-Kendall趋势分析法 |
| 4.3 实例分析 |
| 4.3.1 交通违法事件特征变量 |
| 4.3.2 模型结果分析 |
| 4.3.3 交通违法事件时空演化趋势分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 交通违法事件影响因素分析 |
| 5.1 交通违法事件影响因素 |
| 5.1.1 时间因素 |
| 5.1.2 空间因素 |
| 5.1.3 交通因素 |
| 5.1.4 天气因素 |
| 5.2 基于Logit模型的交通违法影响因素分析 |
| 5.2.1 二项Logit回归模型 |
| 5.2.2 混合多项Logit模型 |
| 5.2.3 模型拟合度检验 |
| 5.3 实例分析 |
| 5.3.1 交通违法事件变量描述 |
| 5.3.2 交通违法事件影响因素分析 |
| 5.3.3 交通违法类型影响因素分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 交通违法及交通安全风险关联规则研究 |
| 6.1 基于依存句法分析的交通事故信息提取方法 |
| 6.1.1 交通事故数据获取方法 |
| 6.1.2 基于依存关系的句法分析 |
| 6.1.3 交通警情信息提取方法 |
| 6.2 交通违法事件和交通事故信息关联分析 |
| 6.2.1 构造FP-tree |
| 6.2.2 FP-growth算法 |
| 6.2.3 时空约束下数据匹配方法 |
| 6.3 实例分析 |
| 6.3.1 交通警情数据预处理 |
| 6.3.2 基于依存句法分析的交通事故信息提取方法 |
| 6.3.3 交通事故和交通违法关联规则结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 连续数据环境下交通安全风险预测和防治对策 |
| 7.1 连续数据环境下的交通安全管理及风险预测 |
| 7.1.1 连续数据环境下主动交通安全管理 |
| 7.1.2 连续数据环境下交通安全风险预测 |
| 7.2 基于改进随机森林的交通安全风险预测模型 |
| 7.2.1 随机森林算法原理 |
| 7.2.2 改进随机森林算法 |
| 7.2.3 改进随机森林算法性能指标 |
| 7.3 实例分析 |
| 7.3.1 不平衡数据处理及特征变量筛选 |
| 7.3.2 模型结果分析 |
| 7.4 道路交通安全风险管控框架及防治对策 |
| 7.4.1 道路交通安全风险管控框架 |
| 7.4.2 交通安全风险的防治对策 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表论文及参与科研课题情况 |
（4）我国地方政府债务风险成因分析及预警管理（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究思路和论文结构 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 论文结构 |
| 1.3 研究方法和创新 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 创新之处 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 地方政府债务的相关研究 |
| 2.2 地方政府债务风险成因分析的相关研究 |
| 2.3 关于地方政府债务风险评估和风险预警的研究 |
| 2.4 关于地方政府债务风险管理和防范的研究 |
| 2.5 文献评述 |
| 3 政府债务的理论基础 |
| 3.1 公共产品理论 |
| 3.2 财政分权理论 |
| 3.3 委托代理理论 |
| 3.4 公共选择理论 |
| 4 地方政府债务的现状与风险 |
| 4.1 地方政府债务的主要构成 |
| 4.1.1 地方债 |
| 4.1.2 城投债 |
| 4.1.3 PPP |
| 4.2 地方政府债务的现状 |
| 4.2.1 债务规模现状 |
| 4.2.2 债务来源现状 |
| 4.2.3 区域结构现状 |
| 4.2.4 期限现状 |
| 4.2.5 利率现状 |
| 4.3 地方政府债务的风险类型 |
| 4.3.1 政府债务规模快速扩张的风险 |
| 4.3.2 政府债务结构风险 |
| 4.3.3 政府债务投资效率风险 |
| 4.3.4 政府债务违约引发的外在风险 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 地方政府债务风险的成因 |
| 5.1 财政关系层面的成因 |
| 5.1.1 财权和事权不匹配 |
| 5.1.2 政府财政预算软约束问题严重 |
| 5.1.3 财政来源单一,过分依赖土地收入 |
| 5.2 宏观经济层面的成因 |
| 5.2.1 城镇化和经济建设是债务增长的重要外因 |
| 5.2.2 扩张的财政政策和货币政策使债务快速膨胀 |
| 5.3 政府行为层面的成因 |
| 5.3.1 地方政绩考核机制有缺陷 |
| 5.3.2 政府债务期限错配带来流动性风险 |
| 5.3.3 政府融资平台管理模式落后且缺乏盈利性 |
| 5.4 监督管理层面的成因 |
| 5.4.1 收付实现制的预算管理模式掩盖了政府或有债务。 |
| 5.4.2 我国缺乏权威的债务管理机构和管理体系 |
| 5.4.3 我国政府债务缺乏足够的预警机制 |
| 6 地方政府债务风险预警 |
| 6.1 KMV模型测算预期违约率 |
| 6.1.1 风险度量模型的选择 |
| 6.1.2 KMV模型计算方法 |
| 6.1.3 地方政府偿债收入的数据获取 |
| 6.1.4 估算地方政府应偿还债务规模 |
| 6.1.5 预期违约率结果 |
| 6.2 选取风险指标 |
| 6.3 熵值法赋权 |
| 6.3.1 计算方法 |
| 6.3.2 实证过程 |
| 6.4 TOPSIS构建综合评价指数 |
| 6.4.1 计算方法 |
| 6.4.2 实证过程 |
| 6.5 结果分析 |
| 7 政策建议 |
| 7.1 建立债务信息公开制度，提高透明度 |
| 7.2 深化财政体制改革，实现财权和事权匹配 |
| 7.3 合理分配事权财权，缓解地方支出压力 |
| 7.4 健全预算监督体制，硬化财政预算约束 |
| 7.5 拓宽融资渠道，强化政府投融资监管 |
| 参考文献 |
（5）典型应用场景下的车联网性能与功能测试研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车联网应用研究现状 |
| 1.2.2 车联网测试评价研究现状 |
| 1.2.3 车联网环境下交叉口通行方法研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 典型车联网应用及车联网通信协议分析 |
| 2.1 车联网体系架构 |
| 2.2 基于车联网的典型应用场景分析 |
| 2.2.1 前向碰撞预警 |
| 2.2.2 交叉路口碰撞预警 |
| 2.2.3 左转辅助 |
| 2.2.4 车辆盲区预警/变道预警 |
| 2.2.5 闯红灯预警 |
| 2.2.6 基于信号灯的车速引导 |
| 2.2.7 基于RSU的交叉口协作通行 |
| 2.3 典型车联网通信协议分析 |
| 2.3.1 基于IEEE802.11P的 DSRC |
| 2.3.2 EUHT |
| 2.3.3 基于LTE-V的 C-V2X |
| 2.3.4 LTE-V与 DSRC对比分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 面向车联网测试的典型交通场景设计 |
| 3.1 典型车联网性能测试场景设计 |
| 3.1.1 静态条件下的测试场景 |
| 3.1.2 动态条件下的测试场景 |
| 3.2 典型车联网功能测试场景设计 |
| 3.2.1 道路交叉口类型分析 |
| 3.2.2 基于车联网的十字交叉口场景设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于封闭测试场的典型车联网协议性能测试与分析 |
| 4.1 实车测试场景搭建 |
| 4.1.1 静态条件下测试场景构建 |
| 4.1.2 动态条件下测试场景构建 |
| 4.2 测试平台及测试系统搭建 |
| 4.2.1 模块化测试平台设计 |
| 4.2.2 测试系统及测试方法设计 |
| 4.3 测试结果与分析 |
| 4.3.1 评价指标的选取 |
| 4.3.2 静态场景下的车车通信测试 |
| 4.3.3 静态场景下的测试结果分析 |
| 4.3.4 动态场景下的车车通信测试 |
| 4.3.5 动态场景下的结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于Veins的交叉口协作通行功能仿真测试与分析 |
| 5.1 基于车联网的无信控交叉口协作通行方法设计 |
| 5.1.1 虚拟信号灯配时优化模型 |
| 5.1.2 车速引导模型构建 |
| 5.2 基于车联网的无信控交叉口协作通行方法流程 |
| 5.3 基于VEINS的仿真测试平台搭建 |
| 5.3.1 Veins车联网仿真框架介绍 |
| 5.3.2 交叉口测试场景实现 |
| 5.3.3 网络仿真及参数设置 |
| 5.3.4 仿真测试流程设计 |
| 5.4 测试评价指标选取 |
| 5.5 仿真测试方案设计与结果分析 |
| 5.5.1 仿真测试方案设计 |
| 5.5.2 仿真测试结果 |
| 5.5.3 仿真测试分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1 总结 |
| 2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于车路协同的公交优先策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 公交信号优先方法研究 |
| 1.3.2 公交信号优先配时模型的研究 |
| 1.3.3 公交信号优先控制策略研究 |
| 1.3.4 多公交请求冲突的公交优先模型研究 |
| 1.4 主要研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 技术路线图 |
| 1.5章节安排 |
| 第2章 车路协同系统技术及智慧公交方案概述 |
| 2.1 车路协同系统介绍 |
| 2.2 车路协同关键技术 |
| 2.2.1 专用短程通信(DSRC)技术 |
| 2.2.1.1 DSRC协议框架 |
| 2.3 智慧公交出行方案 |
| 2.3.1 车载单元OBU |
| 2.3.2 路侧单元RSU |
| 2.3.3 GPS差分定位实现 |
| 2.3.4 智能交通信号灯CISS |
| 2.3.5 智能网联云控平台 |
| 2.3.6 通讯方式 |
| 2.3.7 V2X+智慧公交出行 |
| 2.3.8 公交优先方案实施要求 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 公交信号优先控制策略与建模分析 |
| 3.1 自适应优先方法 |
| 3.2 公交优先控制策略 |
| 3.2.1 关键参数 |
| 3.2.2 速度建议 |
| 3.2.3 绿灯延长 |
| 3.2.3.1 公交以及公交优先相位车流减少的延时 |
| 3.2.3.2 非公交优先相位单车道增加的延时 |
| 3.2.4 红灯早断 |
| 3.2.4.1 公交以及公交优先相位车流减少的延时 |
| 3.2.4.2 非公交优先相位单车道增加的延时 |
| 3.2.5 相位插入 |
| 3.2.5.1 公交以及公交优先相位车流减少的延时 |
| 3.2.5.2 非公交优先相位单车道增加的延时 |
| 3.2.6 路口通行效益PI值 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 多公交车请求冲突决策 |
| 4.1 多公交请求冲突概述 |
| 4.2 目标函数 |
| 4.2.1 关键参数 |
| 4.2.2 公交乘客延误 |
| 4.2.3 乘客等待延误 |
| 4.2.4 优化函数 |
| 4.2.5 约束条件 |
| 4.2.5.1 TSP请求产生约束条件 |
| 4.2.5.2 最小绿灯时间约束条件 |
| 4.2.5.3 最大优先时间限制 |
| 4.2.5.4 TSP请求的预评估约束条件 |
| 4.2.6 优化公式 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 仿真运行 |
| 5.1 仿真平台介绍 |
| 5.1.1 VISSIM简介 |
| 5.2 十字路口设计 |
| 5.2.1 时刻表时间 |
| 5.3 TSP功能开启/关闭条件 |
| 5.4 TSP策略执行 |
| 5.4.1 TSP策略执行流程框图 |
| 5.4.2 绿灯延长策略执行相位图 |
| 5.4.3 相位插入策略执行相位图 |
| 5.4.4 红灯早断策略执行相位图 |
| 5.5 仿真模型搭建 |
| 5.6 仿真输出结果 |
| 5.6.1 仿真数据分析 |
| 5.6.1.1 路口PI值计算以及策略执行情况分析 |
| 5.6.1.2 公交到站行程时间分析 |
| 5.6.1.3 延误评价 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的参加的科研及项目情况 |
| 致谢 |
（7）V2X车联网在环仿真平台关键技术的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 车联网研究现状 |
| 1.3.2 车联网在环仿真平台研究现状 |
| 1.4 车联网在环仿真关键技术 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 课题存在的问题及挑战 |
| 1.4.3 课题的主要研究内容 |
| 1.5 论文组织架构 |
| 第2章 车联网在环仿真平台的需求分析与组成架构 |
| 2.1 车联网系统组成分析 |
| 2.2 车联网在环仿真平台需求分析 |
| 2.3 车联网在环仿真平台组成架构 |
| 2.3.1 场景仿真软件介绍 |
| 2.3.2 V2X终端设备功能及组成结构 |
| 2.3.4 信道模型设计及测试步骤 |
| 2.4 车联网在环仿真工作原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 车联网在环仿真平台的设计与实现 |
| 3.1 基于Car Maker仿真场景搭建 |
| 3.1.1 仿真场景的搭建目的的以及实现主要功能 |
| 3.1.2 仿真场景总体设计结构 |
| 3.1.3 交通对象参数配置 |
| 3.2 场景输入输出关联模型设计 |
| 3.2.1 设计输入输出关联模型目的 |
| 3.2.2 输入输出关联模型实现 |
| 3.3 地图映射模型设计 |
| 3.3.1 仿真地图和真实地图的关联方法 |
| 3.3.2 映射模型设计 |
| 3.4 人机交互系统设计 |
| 3.4.1 仿真车辆HUD系统设计 |
| 3.4.2 真实环境人机交互系统设计 |
| 3.5 仿真平台与V2X终端设备通信接口设计 |
| 3.5.1 仿真平台与V2X车载设备通信接口设计 |
| 3.5.2 仿真平台与V2X路侧设备通信接口设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 车联网算法仿真测试方法与典型应用算法设计 |
| 4.1 车联网应用算法仿真测试方法设计 |
| 4.1.1 软件仿真测试方法设计 |
| 4.1.2 硬件在环仿真测试方法设计 |
| 4.2 基于车-路通信的信号交叉口车速引导方法实现 |
| 4.2.1 基于车-路通信的车辆行驶车道定位方法 |
| 4.2.3 车辆通行预判模型 |
| 4.2.4 基于车-路通信的车速引导算法设计 |
| 4.2.5 软件实现 |
| 4.3 基于车-路协同的无控交叉口防撞预警算法实现 |
| 4.3.1 无控交叉口冲突车辆碰撞预警场景分析 |
| 4.3.2 无控交叉口防撞预警模型设计 |
| 4.3.3 软件实现 |
| 4.4 本章总结 |
| 第5章 测试与验证 |
| 5.1 车联网在环仿真平台的可行性验证 |
| 5.1.1 在环仿真平台软硬件环境介绍 |
| 5.1.2 仿真数据实时性测试 |
| 5.1.3 仿真数据可靠性测试 |
| 5.1.4 车联网在环仿真平台的通用性测试 |
| 5.2 车联网典型应用场景仿真测试与算法验证 |
| 5.2.1 信号交叉口车速引导应用场景测试 |
| 5.2.2 无控交叉口防撞预警应用场景测试 |
| 5.3 车联网应用层标准一致性测试 |
| 5.3.1 应用层标准一致性测试架构 |
| 5.3.2 测试系统设计 |
| 5.3.3 被测系统测试结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（8）北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 对外直接投资风险内涵相关研究 |
| 1.2.2 对“一带一路”沿线国家OFDI风险识别相关研究 |
| 1.2.3 对“一带一路”沿线国家OFDI风险评价相关研究 |
| 1.2.4 文献述评 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 1.4 论文的创新之处 |
| 第二章 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI现状分析 |
| 2.1 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI规模分析 |
| 2.2 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI主体分析 |
| 2.3 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI区位分析 |
| 2.4 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI行业分析 |
| 2.5 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI模式分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI风险因素分析 |
| 3.1 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI东道国风险因素分析 |
| 3.1.1 “一带一路”沿线国家政治风险 |
| 3.1.2 “一带一路”沿线国家经济风险 |
| 3.1.3 “一带一路”沿线国家社会文化风险 |
| 3.2 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI母国相关风险因素分析 |
| 3.2.1 政治互信风险 |
| 3.2.2 经济融通风险 |
| 3.2.3 资源保障风险 |
| 3.2.4 文化交流风险 |
| 3.3 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI企业风险因素分析 |
| 3.3.1 经营决策风险 |
| 3.3.2 社会责任风险 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI风险量化与评价 |
| 4.1 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI风险指标体系的建立 |
| 4.1.1 构建风险指标体系 |
| 4.1.2 风险指标量化与说明 |
| 4.2 样本选取、数据来源及数据处理 |
| 4.2.1 样本选取 |
| 4.2.2 数据来源及数据处理 |
| 4.3 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI风险评价 |
| 4.3.1 评价模型设计和方法选择 |
| 4.3.2 基于主成分分析法的OFDI子风险评价 |
| 4.3.3 基于熵值法的OFDI综合风险评价 |
| 4.3.4 基于聚类分析的OFDI风险分类 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI风险预警系统 |
| 5.1 基于SVR的 OFDI风险预警模型的建立 |
| 5.1.1 模型原理及设计 |
| 5.1.2 模型训练与检验 |
| 5.2 北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI风险预警及结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 政府层面的政策建议 |
| 6.2.2 企业层面的对策建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于改进突变理论的大同市水安全评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水安全的概念及内涵 |
| 1.2.2 水安全评价体系 |
| 1.2.3 水安全评价方法 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理与社会经济 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气象条件 |
| 2.1.3 河流水系 |
| 2.1.4 社会经济 |
| 2.2 水资源概况 |
| 2.2.1 水资源总量 |
| 2.2.2 水资源可利用量 |
| 2.2.3 水资源开发利用情况 |
| 2.3 水环境概况 |
| 2.3.1 入河排污口现状 |
| 2.3.2 地表水环境质量 |
| 2.4 土地利用与植被状况 |
| 2.4.1 土地利用 |
| 2.4.2 植被 |
| 2.5 大同市水安全状态解析 |
| 第三章 突变理论 |
| 3.1 突变理论基本模型 |
| 3.2 突变理论数据处理方法 |
| 3.2.1 数据的标准化 |
| 3.2.2 数据的归一化 |
| 3.2.3 突变理论的递归准则 |
| 3.3 突变理论的缺陷及改进 |
| 3.3.1 突变理论的缺陷 |
| 3.3.2 突变理论的改进 |
| 3.4 改进突变理论的研究思路 |
| 第四章 大同市水安全评价体系的建立 |
| 4.1 评价体系的框架构建 |
| 4.2 评价指标的选取 |
| 4.2.1 指标选取原则 |
| 4.2.2 指标选取 |
| 4.2.3 指标含义及特性分析 |
| 4.3 指标权重的计算 |
| 4.4 评价体系的建立 |
| 第五章 大同市水安全评价及保障措施 |
| 5.1 基于突变理论的水安全评价 |
| 5.1.1 构建拟合函数关系式 |
| 5.1.2 水安全等级与预警等级划分 |
| 5.1.3 水安全评价结果 |
| 5.2 评价结果分析 |
| 5.2.1 水安全总体评价及分析 |
| 5.2.2 水安全子系统评价及分析 |
| 5.3 水安全保障措施 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）基于信息处理机制的驾驶人感知-判断-反应特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 驾驶人视野功能研究现状 |
| 1.2.2 驾驶人速度感知特性研究现状 |
| 1.2.3 驾驶人反应特性研究现状 |
| 1.2.4 研究现状评述 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 第二章 驾驶人信息处理机制基本原理分析 |
| 2.1 驾驶人信息处理模型 |
| 2.1.1 层级驾驶模型 |
| 2.1.2 注意力模型 |
| 2.1.3 多因素模型 |
| 2.1.4 有限信息处理模型 |
| 2.2 驾驶人视野基本原理 |
| 2.2.1 静视力与动视力 |
| 2.2.2 驾驶人视野 |
| 2.2.3 有用视野测试 |
| 2.3 驾驶人速度感知基本原理 |
| 2.3.1 速度感知视觉基础 |
| 2.3.2 速度感知影响因素 |
| 2.3.3 速度感知的应用 |
| 2.3.4 速度感知测试方法 |
| 2.4 驾驶人反应特性基本原理 |
| 2.4.1 反射反应 |
| 2.4.2 简单反应 |
| 2.4.3 复杂/选择反应 |
| 2.4.4 鉴别/识别反应 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 驾驶人有效视野观察特性研究 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 被试选取 |
| 3.1.2 试验设备 |
| 3.1.3 试验设计 |
| 3.1.4 试验过程 |
| 3.2 识别特性 |
| 3.2.1 识别率总体分析 |
| 3.2.2 刺激信号大小影响 |
| 3.2.3 呈现时间长短影响 |
| 3.3 反应时间特性 |
| 3.3.1 反应时间总体分析 |
| 3.3.2 刺激信号大小影响 |
| 3.3.3 呈现时间长短影响 |
| 3.4 不同事故群体差异 |
| 3.4.1 识别率分析 |
| 3.4.2 反应时间分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 驾驶人速度感知特性研究 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 被试选取 |
| 4.1.2 试验设备 |
| 4.1.3 试验设计 |
| 4.1.4 试验过程 |
| 4.2 驾驶人速度感知特性结果 |
| 4.2.1 提前动作情况 |
| 4.2.2 感知准确性 |
| 4.3 眼动行为特性 |
| 4.3.1 注视点分布 |
| 4.3.2 扫视速度 |
| 4.3.3 回看次数 |
| 4.3.4 视觉追随模式 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 驾驶人复杂反应特性研究 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 被试选取 |
| 5.1.2 试验设备 |
| 5.1.3 试验设计 |
| 5.2 反应正确特性 |
| 5.2.1 信号检测论基本原理 |
| 5.2.2 复杂反应正确率 |
| 5.2.3 基于信号检测论的反应正确率分析 |
| 5.3 反应时间分析 |
| 5.3.1 总体分析 |
| 5.3.2 感知反应时间 |
| 5.3.3 判断操作时间 |
| 5.4 感知阶段眼动特性 |
| 5.4.1 平均扫视速度 |
| 5.4.2 峰值扫视速度 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 创新点与贡献 |
| 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 一、攻读博士学位期间取得的学术成果 |
| 二、攻读博士学位期间参与的主要科研项目 |
| 致谢 |
四、预警红灯:重复建设（论文参考文献）
- [1]基于网联的信号交叉口下自动驾驶车辆生态驾驶车速控制策略[D]. 王晖年. 厦门理工学院, 2021(08)
- [2]基于驾驶仿真实验的铁路道口标志和标线优化与预警系统设计方法研究[D]. 杨静思. 北京交通大学, 2020
- [3]基于交通违法事件的道路交通安全风险研究[D]. 李昀轩. 东南大学, 2020(02)
- [4]我国地方政府债务风险成因分析及预警管理[D]. 毛周俊鹏. 浙江大学, 2020(02)
- [5]典型应用场景下的车联网性能与功能测试研究[D]. 刘丁贝. 长安大学, 2020
- [6]基于车路协同的公交优先策略研究[D]. 李程. 湖南大学, 2020(08)
- [7]V2X车联网在环仿真平台关键技术的研究与设计[D]. 白杰文. 重庆邮电大学, 2020(02)
- [8]北京企业对“一带一路”沿线国家OFDI风险研究[D]. 杨硕. 北方工业大学, 2020(02)
- [9]基于改进突变理论的大同市水安全评价[D]. 武鑫. 太原理工大学, 2020(07)
- [10]基于信息处理机制的驾驶人感知-判断-反应特性研究[D]. 吴付威. 长安大学, 2020