基于神经网络技术的危险货物运输驾驶员安全评价系统研究

发布时间：2018-11-15 17:00

【摘要】：分析引发危险货物运输事故的产生原因,由驾驶员引起的事故占较大的比例。文章采用以评价促进管理的方法来管理驾驶员,预防事故发生。首先对行业企业进行调研,构建考核驾驶员的安全评价指标体系,建立了四个一级指标,二十六个二级指标。构建了驾驶员三层神经网络评价模型,Levenberg-Marqut神经网络优化算法在文中使用,并进行了100步以上的训练,达到了精度要求。采用Mat Lab模拟仿真训练算法,训练结果表明,该方法适应性好。
[Abstract]:By analyzing the causes of dangerous goods transportation accidents, the accidents caused by drivers account for a large proportion. This paper adopts the method of evaluation to promote management to manage drivers and prevent accidents. Firstly, the author investigates the industry enterprises, constructs the safety evaluation index system of the drivers, and establishes four first-level indexes and twenty-six second-level indexes. The three-layer neural network evaluation model of driver is constructed. Levenberg-Marqut neural network optimization algorithm is used in this paper, and more than 100 steps of training are carried out, which meet the precision requirements. The Mat Lab simulation training algorithm is used, and the training results show that the method has good adaptability.
【作者单位】： 广东交通职业技术学院;
【基金】：广东省交通运输厅科技项目“基于无线传感器网络车辆实时监控技术的危险货物运输安全评价体系的研究”(2009-02-040);广东省交通运输厅科技项目“基于信息融合技术的客、货运输驾驶员监控及安全绩效考评系统研究”(2013-02-092)
【分类号】：U492.81

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