【摘 要】
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针对当前高架公路风险预测方法存在的预测准确率低和耗时长的问题，提出基于蒙特卡罗的复杂环境下高架公路关键性风险预测方法。利用数据检测器对高架公路进行数据采集，获得高架
【基金项目】
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江西省高校人文社会科学研究项目(2017年度)(GL17233)
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针对当前高架公路风险预测方法存在的预测准确率低和耗时长的问题，提出基于蒙特卡罗的复杂环境下高架公路关键性风险预测方法。利用数据检测器对高架公路进行数据采集，获得高架公路行驶的轨迹和运动波。由行驶的轨迹和运动波分析关键性风险发生的条件，并给出高架公路发生风险的等级。通过发生风险的等级计算出发生风险的因子．并建立蒙特卡罗关键性风险预测模型，实现高架公路关键性风险预测。实验结果表明，所提方法有效提高了预测准确率和时间效率。
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