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公开(公告)号：CN116665453A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310755457.2
申请日：2023-06-25
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于二级模糊综合评价的高速公路事故严重程度预测方法，包括：根据高速公路事故数据集确定影响高速公路事故严重程度的因素集，将因素集分类为一级和二级因素集，并进行编码；根据各因素在死亡、受伤、财产损失三类事故中的比值计算评价矩阵；计算不同因素的权重，根据各因素在事故数量中的占比计算各因素权重集；使用因素集以及权重集和评价矩阵，基于模糊集合运算规则，分别计算不同二级因素的评价结果，最终结合不同一级因素之间的权重求二级模糊综合评价最终结果；进而得到高速公路事故严重程度预测结果。本发明充分考虑影响事故因素以及因素之间的模糊关系，可以快速且准确的对高速公路事故严重程度进行预测。
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公开(公告)号：CN119884249A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411958423.4
申请日：2024-12-27
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/2455 , G06F16/22 , G06F16/2457 , G06F21/64 , H04L9/00
Abstract: 本发明提供一种基于布隆过滤Merkle树的高速公路事故救援数据共享方法及相关设备，涉及数据共享技术领域。该方法包括：步骤1：将高速公路事故救援数据摘要与密文索引分别存入公有链与联盟链；步骤2：当触发同步机制时，将公有链上数据摘要批量同步至数据库并建立当前批数据摘要的布隆过滤Merkle树及索引结构；步骤3：将布隆过滤Merkle树的根节点信息存入公有链；步骤4：接收查询请求并通过缓存‑数据库‑公有链的分层方式进行高速公路事故救援数据共享与审计。本发明可以保障高速公路事故救援数据共享的高效性与安全性。
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公开(公告)号：CN116665453B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310755457.2
申请日：2023-06-25
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于二级模糊综合评价的高速公路事故严重程度预测方法，包括：根据高速公路事故数据集确定影响高速公路事故严重程度的因素集，将因素集分类为一级和二级因素集，并进行编码；根据各因素在死亡、受伤、财产损失三类事故中的比值计算评价矩阵；计算不同因素的权重，根据各因素在事故数量中的占比计算各因素权重集；使用因素集以及权重集和评价矩阵，基于模糊集合运算规则，分别计算不同二级因素的评价结果，最终结合不同一级因素之间的权重求二级模糊综合评价最终结果；进而得到高速公路事故严重程度预测结果。本发明充分考虑影响事故因素以及因素之间的模糊关系，可以快速且准确的对高速公路事故严重程度进行预测。
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