[发明专利]一种多源不确定输入下事故再现车速的模糊表达方法

说明书

针对现有研究未提供痕迹、模型混合不确定输入下再现车速是否超速的解决方案，本发明提出了一种多源不确定输入下事故再现车速的模糊表达方法，先依据事故路段限速值将车速分为7级以获得事故再现车速模糊集合，然后将不同模型所得不确定再现车速模糊化并根据模型信度对事故再现车速模糊集中各个元素的隶属度进行修正后，获得事故再现车速模糊矩阵，再用取均值法获得事故再现车速列向量，进一步地用最大值法获得事故再现车速模糊集合中的单一元素，最终将上述结果均输出以构成多源不确定输入下事故再现车速的模糊表达。与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过给出多元结果很好地解决了痕迹、模型混合不确定输入下事故再现车速是否超速的问题。

技术领域

本发明涉及事故再现领域，更具体地，涉及一种多源不确定输入下事故再现车速的模糊表达方法。

背景技术

事故再现是开展交通事故深度调查的重要手段，通过再现事故可以获得车速、人体详细损伤等诸多有价值的信息。其中，车速再现又是事故再现的重中之重。但用于事故再现的模型和痕迹均包含不确定性，其中痕迹的不确定性主要因痕迹随时间慢慢消逝所致、而模型的不确定性主要因模型适用场景与真实事故场景不一致所致，在如此多源不确定条件综合作用下如何获得一个客观的事故再现结果，成为一个极具价值的研究课题。

针对痕迹不确定性问题，已有诸多成熟的诸如上下界、差分、响应曲面等方法，通过这些方法可以获得事故车辆车速及其包含的区间、概率或两者混合的不确定信息。针对模型的不确定性问题，已有研究中既有提出高精度事故再现车速获取方法的成果、亦有通过加权算子或蒙特卡洛等方法对多模型事故再现车速进行融合或排序的方案。这些方法的提出，为获取更高精度、更可靠的事故再现车速提供了可信的解决方案，但亦存在不足。事故再现的目的之一是获得用于事故鉴定的事故车辆车速，而人们对事故车辆车速的关注点在于是否超速及超速多少的问题。在现有研究中，除有极少量文献基于蒙特卡洛方法探索了单一模型下事故再现车速是否超速的问题，对于多模型所得多个不确定事故再现车速的超速问题则无解决方案。

发明内容

针对现有研究成果未提供痕迹、模型混合不确定输入下事故再现车速是否超速的解决方案，本发明提出一种多源不确定输入下事故再现车速的模糊表达方法，实施步骤如下：

S1：依据事故路段限速值将事故再现车速分为7级，分别为{未超速，超速10％，超速20％，超速30％，超速50％，超速70％，高超速}，以此构成多源不确定输入下事故再现车速模糊集合；

S2：将不同模型所得结果及其包含的不确定性信息进行模糊化处理，获得给定模型下事故再现车速模糊集合中各个元素的隶属度；

S3：根据模型的信度，修正步骤S2中所得不同模型下事故再现车速模糊集合中各个元素的隶属度；

S4：给出事故再现车速模糊集合中各个元素的模糊表达方案，进而依据所有元素及其模糊表达方案给出事故再现车速模糊矩阵；

S5：运用求均值的方法对事故再现车速模糊矩阵的每一行去模糊化，得到去模糊化后的事故再现车速列向量；

S6:运用求最大值的方法对事故再现车速列向量去模糊化，得到事故再现车速模糊集合中的单一元素；

S7：将步骤S4、S5及S6中事故再现车速模糊矩阵、事故再现车速列向量及事故再现车速模糊集合中的单一元素作为最终结果输出。

优选地，步骤S1中事故再现车速模糊集合中元素的定义为：假定某路段限速值为v0，事故再现所得车速为v1，则未超速指v1v0；超速10％指0(v1-v0)/v0≤10％；超速20％指10％(v1-v0)/v0≤20％；超速30％指20％(v1-v0)/v0≤30％；超速50％指30％(v1-v0)/v0≤50％；超速70％指50％(v1-v0)/v0≤70％；高超速指(v1-v0)/v070％。