简介：换道是驾驶员达到快速通行目标的一种常用手段,但换道会带来很多公路交通事故。为有效避免交通事故,需给驾驶员提供换道安全预警。构建了安全换道决策模型,将换道决策分为换道意图识别和换道条件判断分别建立模型以提高预测精确度。通过神经网络方法SOM（Self-Organization-Map）聚类及BP（BackPropagation）建立换道意图识别模型,基于贝叶斯理论建立最小风险贝叶斯换道条件判别模型。模型开发和测试采用车辆轨迹数据集（NGSIM）,提取数据中的换道行为特征参数作为模型的输入,将驾驶员换道决策预测视为输入变量的函数。通过对比最小贝叶斯和最小风险贝叶斯方法发现,由后者构建的换道条件判别模型效果较好,对于不换道行为的预测精度为90.4%,换道行为的预测精度为73.8%。鉴于错误的换道决策可能导致交通事故,而错误的不换道决策只会导致失去一次换道的机会,在换道辅助系统中,不换道决策的精确度要求需高于换道决策的精度。最后,在微观交通仿真系统中加入换道决策模型,其结果验证换道决策安全。最小风险贝叶斯换道条件判别模型的引入,使得换道决策系统能够通过修正风险系数,进一步提高换道判别精度,减少不安全的换道概率。

简介：随着电厂全方位自动化控制方向的发展,对辅助车间的自动化控制有了迫切要求.本文针对湛江电厂二期灰渣泵房控制系统由于常规仪器仪表监控改造为CONTROLLOGIX系统,实现部分辅助车间联网统一监控的应用情况进行介绍,总结应用过程中的经验,提出了相应的改进措施.

简介：颅脑损伤是一种常见的损伤,其伤情往往比较复杂、危重,且变化比较突然,在原发性损伤的基础上又可出现继发性损伤,因此,病情观察非常重要,护理工作必须细心,全面考虑,迅速、及时掌握病情变化,不失时机地报告医师,予以处理、抢救。