一種基于半監(jiān)督學習的危險品運輸車輛運行遠程監(jiān)控方法

一種基于半監(jiān)督學習的危險品運輸車輛運行遠程監(jiān)控方法摘要：隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，危險品運輸車輛的數(shù)量和運輸量都有大幅增加。然而，危險品運輸車輛的運行過程中存在種種安全隱患，需要進行遠程監(jiān)控以降低事故風險。半監(jiān)督學習作為一種能夠利用未標記樣本進行訓練的機器學習方法，可以有效應用于危險品運輸車輛的遠程監(jiān)控。本論文將介紹一種基于半監(jiān)督學習的危險品運輸車輛運行遠程監(jiān)控方法，通過對未標記樣本的學習和預測，實現(xiàn)對車輛的實時監(jiān)控與預警。實驗結果表明，該方法在提高運輸車輛運行安全性和降低事故風險方面具有良好的效果。關鍵詞：危險品運輸車輛，遠程監(jiān)控，半監(jiān)督學習，實時監(jiān)控與預警1.引言危險品運輸車輛的安全運行對于保障社會的安全穩(wěn)定具有重要意義。然而，由于運輸車輛的特殊性，其運行過程中往往面臨諸多危險因素，如路況不良、駕駛員疲勞、車輛故障等。為了提高危險品運輸車輛的安全性，遠程監(jiān)控技術得到廣泛應用。2.相關工作在危險品運輸車輛遠程監(jiān)控領域，已經(jīng)有許多研究工作涉及到安全事件的檢測和預測。其中，監(jiān)督學習方法廣泛應用于危險品運輸車輛的遠程監(jiān)控。然而，監(jiān)督學習方法需要大量標記樣本進行訓練，而且很難對新樣本進行準確預測。因此，半監(jiān)督學習成為一種值得研究的學習框架。3.半監(jiān)督學習方法半監(jiān)督學習是一種能夠利用未標記樣本進行訓練的學習框架。其基本思想是通過利用未標記樣本的分布信息和標記樣本的類別信息，實現(xiàn)模型的訓練和預測。常見的半監(jiān)督學習方法包括自學習、主動學習和半監(jiān)督分類器等。4.基于半監(jiān)督學習的危險品運輸車輛遠程監(jiān)控方法本論文提出了一種基于半監(jiān)督學習的危險品運輸車輛運行遠程監(jiān)控方法。首先，通過采集危險品運輸車輛的運行數(shù)據(jù)，構建特征空間和標記樣本。然后，利用未標記樣本進行模型的訓練。接下來，通過訓練好的模型對新樣本進行預測，從而實現(xiàn)對運輸車輛的實時監(jiān)控與預警。最后，通過實驗驗證該方法的有效性。5.實驗和結果本論文使用實際危險品運輸車輛的數(shù)據(jù)進行實驗。實驗結果表明，基于半監(jiān)督學習的危險品運輸車輛遠程監(jiān)控方法，能夠有效監(jiān)控危險品運輸車輛的運行狀態(tài)，并及時預警潛在的安全隱患。6.結論本論文針對危險品運輸車輛的運行遠程監(jiān)控問題，提出了一種基于半監(jiān)督學習的方法。通過對未標記樣本的學習和預測，實現(xiàn)對運輸車輛的實時監(jiān)控與預警。實驗結果表明，該方法在提高運輸車輛運行安全性和降低事故風險方面具有良好的效果。未來的研究可以進一步優(yōu)化模型算法，提高預測性能，并結合其他監(jiān)控技術，實現(xiàn)更全面的危險品運輸車輛遠程監(jiān)控系統(tǒng)。參考文獻：[1]Zhang,L.,Huang,M.,&Wei,C.(2021).ASemi-SupervisedLearningApproachforRemoteMonitoringofHazardousGoodsTransportationVehicles.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems.[2]Chen,X.,Liu,Y.,&Zhu,L.(2018).ANovelSemi-SupervisedLearningAlgorithmforRemoteMonitoringofDangerousGoodsTransportationVehicles.ProceedingsoftheInternationalConferenceonIndustrialEngineeringandEngineeringManagement.[3]Li,J.,Wang,Y.,&Li,T.(2019).Real-TimeMonitoringandEarlyWarningofDangerousGoodsTransportationVehiclesBase