文档介绍：第卷第期现代交通技..
年月.
不发达网络环境下基于神经网络的危险品公路
运输路径决策
马昌喜
兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州
摘要:随着经济的发展,危险品的运输量在大幅增长,危险品对环境和人类的潜在风险在扩大。如何选择一条
最佳的危险品运输路径,使其既能保证运输安全又能保证快捷地到达目的地,是决策部门面临的一个重要问题。
文章在构建危险品公路运输路径决策指标系统的基础上,
一个例子证明了该决策模型的可行性。该方法有助于决策部门在不发达网络环境下选择合理的运输路径。
关键词:交通工程;危险品;公路运输;神经网络;决策
中图分类号:.. 文献标识码: 文章编号:———

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发生事故,对周围的人、财物及环境等都会产生很择最佳路径。第种可能的网络环境是该区域公路
大的影响。,可供选择的道路单元很多,路径方
幅的增长,
大。如何选择一条最佳的危险品运输路径,使其既全、快捷等多个目标的运输路径,这时可考虑用多
能保证运输安全又能保证快捷地到达目的地,是决目标决策方法来选择最佳路径。本文主要针对第
策部门面临的一个重要问题。种情况展开研究。
在选择危险品公路运输路径时,可能会面临与普通货物公路运输路径的选择不同,危险品
种不同的运输网络环境:第种可能的网络环境是公路运输路径的选择要重点考虑影响运输安全和
该区域公路网络并不发达,备选的危险品的公路运运输风险的各种因素。然而涉及运输安全及运输风
输路径很少,可能只有几条路径可供选择。由于多险的因素较多,针对这样一个复杂的决策问题,本

限数目的备选方案中进行选择的方法,因此,在这路运输路径。
基金项目:公安部应用创新计划项目,甘肃省科技攻关项目一—,甘肃省科技计划资助
项目
作者简介:马昌喜一,男,湖北汉川人,讲师,研究方向为交通安全。
第期马昌喜:不发达网络环境下基于神经网络的危险品公路运输路径决策。·
危险品公路运输路径决策指标体系的构建般情况下,隐含层神经元个数是根据网络收敛性能
的好坏来确定的。隐含层神经元个数过少可能训练
本文结合我国危险品运输的有关法规及我国
不出网络或者网络不够“强壮”,不能识别以前没有
道路交通实际状况来建立指标体系。将危险品公路
看见过的样本,容错性差;但隐含层神经元个数过
运输路径决策指标归纳为备选路径道路交通状况、
多,又会使学习时间过长,误差也不一定最佳,因此
备选路径周围状况项,把这项指标作为一级指
存在一个如何确定合适的隐含层神经元个数的问
标。通过对这些因素进行分解、聚类、分类以及听取
专家和管理人员的意见,应用系统方法进行分析,确题。根据一些经验公式,例如..
定了项二