基于机器学习的城市垃圾清除作业设计开题报告

 2021-12-22 21:38:05

全文总字数:4543字

1. 研究目的与意义(文献综述)

近年来,受全球气候变化的影响,自然灾害尤其是特大自然灾害频繁发生,破坏了人类的居住环境,扰乱了正常生产生活秩序,给居民生命和财产安全带来了巨大损失。建国以来,我国发生了多次七级以上的地震灾害。为了有效地应对灾害,需要对道路进行清理或修复,以便在最短的时间内为受影响的人们提供无障碍救援服务。

清除道路网络中的灾害碎片是灾后恢复和灾后反应的第一步。根据灾难残骸管理,清理工作包括两个阶段。在第一阶段,目标是清除疏散路线和其他重要道路上的碎片,以确保受影响地区的交通流量。这一行动应在灾难发生后立即开始,并在72小时内完成,因为道路堵塞阻碍了救援人员、紧急服务和生命线支持。在第2阶段,所有其他碎片被收集、减少、运输、暂时储存、回收和处理。这些操作可能需要几个月的时间。

在国外,2017年12月21日,美国德克萨斯理工大学宣布开发出一种全新的体积采样模型,可用于计算自然灾害形成的碎片体积,并支持后续的碎片清理及城市恢复决策相关工作.该方法可以大大降低灾后清理评估的费用,并提升监测效率,已经成功在哈维飓风的灾害评估中发挥作用。通过收集的无人机航拍图像、录像以及地面评估数据来综合估算灾害碎片数量。据估计,该模型不仅可以减少城市灾后碎片清理费用至少数百万美元,而且能有效降低采用载人飞机的传统监测成本,并且监测不受云层条件的限制。此外,借助无人机还可以实现对某一地区进行延时测量,从而能研究如何快速有效地清理碎片,以及在一个月、半年甚至更长时间后,该地区如何更快恢复。

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2. 研究的基本内容与方案

1) 本设计研究的基本内容包括:

a)网络可达性的学习

可达性概念背后的理念是使i在尽可能短的时间内从j的其他位置到达i的每一个位置(节点),使消防车、救护车、救援队和特殊设备能够快速到达每一条道路。在第一阶段的活动中,网络可达性应该最大化。

b)启发式算法的学习

启发式算法用于标识每个可用推土机在清除疏散路线和其他重要道路上的碎片时清除的阻塞边序列。为阻塞边选择步骤开发了四条规则。其中每一个都是独立实现的导致四个不同的启发法。

c)MATLAB基础知识与编程方法的学习

MATLAB是一个包含大量计算算法的集合,它的功能十分强大。新版本的matlab语言可移植性好,可拓展性极强。经过对于MATLAB的学习,为协调灾后道路网络中的碎片清理工作模型的仿真打下坚实的基础。

2) 研究的基本目标

a)选用合适的方法并设置相关条件;

b)建立数学模型,在整个清理操作过程中,使累积网络可达性最大化,使最大完工时间最小化;

c)设计软件流程图,编程相关程序;

d)完成程序软件调试工作

3)本设计研究的技术方案包括:

a)选取典型的地区地图。

在我们身边存在着许多种类的交通网络结构,比如现代城市住宅区,人位于老城区党的市中心区等等,可以选择其中一个具体的交通网络。

b) 建立模型并分析

对选取的交通网络模型进行建模,对建立的模型的参数进行分析,并且找出可以改进的地方。

c)在MATLAB中编程实现

在MATLAB软件环境下,编写程序,进行仿真。

4)本设计的技术路线如图所示:

3. 研究计划与安排

第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需的相关知识。确定方案,完成开题报告。

第4-10周:完成英语论文翻译;参考相关文献研究协调灾后道路网络中的碎片清理工作理论,编写matlab程序,收集相关的文档和资料,完成协调灾后道路网络中的碎片清理工作的建模与仿真设计工作。

第11-15周:进行调试、仿真、资料整理,完成论文撰写工作。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] erath a, birdsail j,axhausen kw, hajdin r. vulnerability assessment methodology for swiss roadnetwork. transp res rec 2010;2137:118e26.

[2] fema. publicassistance: debris management guide. washington, dc: federal emergencymanagement agency; 2007.

[3] timo k. kkl,koota k i . redesigning work with dual information systems: the work processbenchmarking service[c]// hawaii international conference on system sciences.ieee, 1996.

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