高速公路交通事故数据分析方法研究

高速公路交通事故数据对管理部门提升道路交通安全具有重要意义。为研究贵州省某两条高速公路历史交通事故数据分布规律与事故发展趋势,首先利用邻近度与关联性分析方法,完善事故数据;然后分析道路特征对交通安全的影响,划分连续下坡路段、隧道路段单元范围;最后对路段单元进一步划分为区块,建立不同区块范围内的事故概率与区块位置的预测模型,其中连续下坡路段后半段符合线形关系,隧道进出口段符合二次函数关系,并根据事故分布特征提出改善方案,进而辅助管理者掌握不同特征路段未来可能发生交通事故的路段范围以及改善的优先级。     

基于单元法的事故多发路段的鉴别分析

介绍了以考虑道路线形特征划分单元路段的单元法,分析了当量事故经济损失的计算方法,结合传统事故多发路段鉴别方法,对累计频率法进行优化,并对工程实例进行分析,提出基于单元法进行事故多发路段鉴别分析的具体操作步骤。     

基于广义线性模型的干线公路交通事故预测

为掌握干线公路交通安全状况,探究影响其事故发生的显著影响因素,收集国道主干线昌金(昌傅—金鱼石)高速公路K905—K982段2010年发生的240起交通事故数据和交通流数据,按照定长法对路段进行划分,共获得77个样本路段,建立了基于广义负二项线性回归的干线公路事故预测模型,并引入弹性系数概念对影响因素的影响程度进行量化分析。结果表明交通量、道路平均占有率、大车比例和速度标准差对干线公路交通事故的发生影响显著,且均与之呈正相关关系;应用该模型对该路段2011年事故数进行预测,总体相对误差为7.6%,预测精度满足要求。     

高速公路爬坡路段交通事故特征分析

作为交通事故易发路段,高速公路爬坡路段的交通安全问题已引起广泛关注.以宁杭高速公路东庐山段为例,通过对该爬坡路段2006年1月～2010年7月的交通事故资料的统计,从事故地点、事故时段、事故形态和事故车型等方面分析了爬坡路段交通事故的主要特征.研究发现:高速公路爬坡路段发生交通事故的风险要远大于下坡及其他路段;事故多发生在直坡段的中后部和竖曲线段,坡道后段的安全性更低;事故形态主要是追尾、撞护栏和撞固定物,而且重特大交通事故中追尾事故比例大;夜间的事故率和严重程度高于白天,尤其是凌晨2:00～6:00为重特大交通事故高发期;爬坡路段大货车和小客车相互干扰严重,是爬坡路段交通事故的主要车型.研究结果可为高速公路爬坡路段交通安全的改善提供依据.     

鉴别道路交通事故多发点的模糊评价法

道路交通事故多发点的鉴别是改善道路交通安全状况最关键、最重要的一步,当被鉴别路段或交叉口的道路条件、交通条件相差较大时,采用原有的鉴别方法就难以保证鉴别精度,而又鉴于交通安全概念的模糊性、评价者思维方式的多样性以及评价结果常以口语化词汇表达的特点,提出了鉴别道路交通事故多发点的模糊评价方法。经过分析比较,模糊评价方法采用的指标是亿车公里死亡率、万车死亡率、万车当量总事故次数及事故严重性指数。在此基础上,建立了二层模糊数学评价模型,以哈尔滨市区内部分道路路段及交叉口的交通事故多发点作为应用示例进行了道路交通事故多发点鉴别。     

山区公路危险路段(点)鉴别方法探讨

针对目前山区公路危险路段(点)的鉴别方法较少的情况,在分析山区公路交通事故与道路条件之间的关系及现有事故多发路段鉴别方法的基础上,提出了当量事故数鉴别指数非定长分段法,对山区公路危险路段(点)进行鉴别.最后选取云南省昆明至石林高速公路进行了实例验证,验证结果表明,该鉴别方法合理有效,为道路安全审计提供了理论和技术支持.     

公路隧道环境中交通事故特征分析

为掌握公路隧道环境中交通事故发生的基本特征,对国内典型隧道发生的262起交通事故进行归纳统计.从隧道环境中事故的时间分布、空间分布、事故形态、事故车型和隧道环境类型等多角度进行了分析.统计发现,事故分布在一天中明显地呈现3个高峰时段;隧道进、出口段是事故高发路段,在进口路段洞内事故多于洞外事故,在出口路段洞外事故多于洞内事故且隧道长度与交通事故有一定关系.研究结果为制定隧道交通事故预防对策提供了一定理论依据.     

基于GIS的高速公路交通事故时空分析系统

针对传统数理统计方法对交通事故的时空分析可视化效果差且多发路段识别等数据挖掘深度不足的问题,提出并建立基于地理信息系统(GIS)的高速公路交通事故时空分析系统。为准确掌握交通事故时空分布特征和识别事故时空多发路段,在传统数理统计方法的基础上,结合GIS与改进的时空密度聚类方法对高速公路交通事故进行时空可视化统计分析与事故多发路段识别;利用2016—2018年湖南省高速公路交通事故数据进行测试,结果表明该系统可直观展示2016—2018年湖南省高速公路交通事故时空分布特征和事故多发路段。     

交通事故多发路段研究

通过对已有的道路交通事故多发路段鉴别方法的分析,在累计频率法的基础上进行了改进,并编制了相应的计算机程序。通过程序以一定的步长重新划分路段单元,多次搜索事故多发路段位置,并进行精简合并处理。结果表明可以有效的减少事故多发路段鉴别遗漏,并准确定位。数据分析表明了事故多发路段的死亡人数和事故数量远高于正常路段,因此通过对事故多发路段的整治可有效的增加道路交通的安全性。     

国外乡村公路交通事故形态

通过收集整理美国、加拿大、英国、澳大利亚等国关于乡村公路交通事故的数据和资料,从事故发生的路段和时段、事故类型、事故中的人员和车辆等几个方面对国外乡村公路交通事故形态进行了分析研究,主要得出如下几点结论:第一,乡村公路等级越低,交通事故后果越严重;第二,曲线路段和限速值不低于80 km/h的路段是乡村公路上事故后果比较严重的路段;第三,在乡村公路上周末和晚上的交通事故后果较为严重;第四,单车事故(主要是驶出路外事故)、平交路口事故和正面碰撞事故是乡村公路交通事故的主要类型;第五,机动车驾驶员和乘员、男性、年轻人是乡村公路交通事故中的主要伤亡人群;第六,在涉入乡村公路交通事故的车辆中,以小型乘用车为主.     

交通事故黑点鉴别与改善排序研究

为降低路段统计尺度对交通事故黑点识别结果的影响,汲取动态划分路段原理的优点,考虑不同间距上空间相邻事故发生概率,提出基于动态分段的泊松分布黑点鉴别方法和计算模型;引入时间维度,考虑事故发展趋势,采用重要性-绩效分析方法(Importance Performance Analysis,IPA)对事故黑点严重程度进行排序;将该方法与基于动态分段的当量事故数法进行对比,结果表明该方法在动态路段长度划分上更符合实际,避免了把事故黑点拆分成多个,得出的事故黑点更精确,更便于事故成因的系统分析,同时在确定黑点改善顺序时考虑了事故黑点发展趋势变化,可在有限资金约束下实现效益最大化。     

事故多发点鉴别本质及基于BP神经网络的鉴别方法研究

首先对常规事故多发点鉴别方法进行了分析和评述,并通过实例揭示了多发点的鉴别本质。在此基础上,建立了基于三层BP神经网络的城市干道路段事故多发点鉴别模型。该模型考虑了交通事故7个方面的影响因素,并能将常规鉴别方法不易识别出的多发点鉴别出来。其次,应用哈尔滨市市区430个干道路段上1999年至2004年发生的13764起交通事故数据及关联因素数据,对神经网络的权值和偏置值进行了标定,并应用该模型进行了事故多发路段鉴别。最后,分别应用了事故次数概率分布法、矩阵法和质量控制法对430个路段进行了多发点鉴别,并对鉴别结果进行了对比分析。     

交通事故多发路段的分类分析

交通事故多发路段具有很大的危害。为衡量交通事故损害程度对交通事故多发路段的影响，本文在引入“事故累计频率法”和“事故严重度”的基础上，提出了区分交通事故多发路段四种不同类型的方法，并对每一类事故多发路段的危害程度及其特点进行了具体分析。     

交通事故导致的高速公路拥堵状态判别方法

为量化分析不同交通事故条件下的高速公路路段拥堵情况,研究路段偶发性拥堵规律,本文构建了1个基于行程时间可靠性指标的高速公路路段拥堵判别方法。建立基于美国《公路通行能力手册》中行程时间可靠性分析方法的路段行程时间可靠性模型,并采用西南某高速公路路段实际数据校准模型。利用蒙特卡洛模拟方法生成交通事故场景,将交通事故解构为交通事故发生位置、交通事故严重程度、交通事故持续时间、交通事故发生频率4个特征,并以行程时间指数为路段拥堵量化指标,研究不同交通事故特征水平下的高速公路路段拥堵规律,并判别路段拥堵程度。研究结果表明:美国《公路通行能力手册》的行程时间可靠性分析方法具有可移植性,校准后可应用于国内高速公路路段;交通量接近饱和时,交通事故发生在出口匝道段的拥堵程度高于基本路段与入口匝道段,单车道关闭场景下的交通事故影响远高于路肩关闭场景下的交通事故;交通量接近自由流状态时,拥堵程度对严重程度不敏感;任何交通量水平下,单车道关闭场景下的交通事故持续时间一旦超过15 min,路段拥堵程度极有可能剧增。本文构建的路段拥堵判别方法,可以在精细化探究偶发性交通事故拥堵规律的同时划分路段拥堵等级,为相关部门的事故管理提供理论支撑。      

浙江S04省道K8+000～K9+000事故多发路段整治研究

事故多发路段是指道路上发生事故明显突出的路段或路口,事故多发路段通常所占有的道路长度很少,交通事故次数却非常频繁,具有非常大的危害性。对事故多发路段的整治工作主要分为3个步骤:事故多发路段的鉴别,事故多发路段的原因分析,针对事故多发的原因提出整改对策。该文结合浙江省S201(S04)K8+000～K9+000事故多发路段整治工作,以事故数-事故率法作为鉴别方法,采取调查统计、多因素结合的成因分析方法,提出相应的整治对策。     

高速公路交通事故非线性负二项预测模型

以京港澳高速公路（G4）粤境北段3年发生的1 354起交通事故为研究对象,将基础数据根据路段长度一致、曲线半径一致和坡度一致划分路段单元对基础数据进行处理,从道路线形和环境条件2个方面选取13个自变量,分别采用负二项（Negative Binomial,NB）回归模型和非线性负二项（Nonlinear Negative Binomial,NNB）回归模型建立交通事故起数预测模型,根据模型的拟合优度和预测准确性对比分析负二项回归和非线性负二项回归模型的优劣,并找出影响交通事故起数的显著自变量,分析显著自变量对交通事故起数的影响程度。研究结果表明：无论采用上述何种路段划分方法,非线性负二项回归模型构建的交通事故起数预测模型均优于负二项回归模型;采用坡度一致划分方法明显优于路段长度一致和曲线半径一致划分方法,更适合应用于山区高速公路交通事故数预测研究;从显著变量相关性来看,路段长度、相邻路段坡度变化值、弯坡组合、曲率、是否存在隧道路段以及是否为易结冰和起雾路段均是非线性模型的显著影响因素。     

基于有限混合零截尾事故预测模型的事故多发段判别方法

为了准确判别事故多发段,有针对性地提出安全应对措施以提升道路交通的安全水平,针对零值缺失交通事故数据并考虑其异质性特点,在单零截尾负二项(ZTNB)模型的基础上建立有限混合零截尾事故预测模型(FMZTNB)。应用R软件对单零截尾负二项模型中的参数进行估计,采用马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)对FMZTNB预测模型参数进行求解,并采用Gelman-Rubin收敛统计量对抽样结果进行检查。选择事故风险水平分别为低、中和高的9个路段,分别用2种模型对交通事故次数进行预测。综合观测到的事故次数和相应的事故预测模型结果,采用经验贝叶斯方法对事故相对多发段进行判别。最后采用事故次数一致性检验、判别点段一致性检验和排序一致性检验3种检验方式对判别结果对比分析。结果表明:基于事故率的事故相对多发段判别方法存在较大的不一致性,基于零截尾负二项预测模型的路段事故相对多发判别结果明显优于基于传统负二项预测模型的结果。整体上,基于有限混合零截尾事故预测模型的事故相对多发路段的判别结果高于基于单零截尾负二项分布模型的判别结果。     

基于N-K模型长大下坡路段安全风险研究

为探究云南山区长大下坡路段交通事故风险致险因素的耦合关系,借鉴事故致因理论对长大下坡路段交通事故原因进行分析。运用N-K模型定量研究长大下坡路段交通事故中人为、车辆、环境和管理4个风险因素的耦合情况,收集了长大下坡路段80起交通事故,进行实证分析。结果显示：(1)交通事故数与各致险因素的耦合值呈现正相关,4因素耦合>3因素耦合>双因素耦合>单因素耦合;(2)3因素耦合状态下,T_HVE>T_HVM>T_VEM>T_HEM,前3风险值均包含车辆因素;(3)双因素耦合状态下,T_VE>T_HM>T_HV>T_EM>T_VM>T_HE,双因素风险耦合时车辆因素和环境因素共同耦合导致发生事故的风险最大。     

Safety Characteristics of Two-lane Highway Sections Passing through Towns/villages in Mountainous Area Based on Negative Binomial Prediction Model

针对我国交通事故呈现出的在公路穿村镇路段聚集的趋势,在某山岭地形区域进行了双车道公路的交通事故、交通组成、道路和路侧等因素的大量数据采集,并对公路穿村镇路段的整体安全特性进行了分析,采用负二项模型等事故预测模型和相关检验理论对模型形式,以及公路穿村镇路段全部事故和追尾、碰撞、路侧等不同形态的事故规律特性进行了深入分析.研究结果发现,公路穿村镇路段的事故时空分布呈一定规律性;交通量、混杂率和道路横坡度为影响公路穿村镇路段交通安全的3个显著因素,且均呈正向影响.     

高速公路大区段交通事故预测模型研究

针对交通事故记录位置精度较低和路段划分过短可能引起的分析结论偏差问题,探讨了大区段划分条件下高速公路交通事故预测模型的构建方法。结合辽宁省5条高速公路的交通事故数据和道路交通条件数据,提出了基于高速公路天然节点(互通式立交和服务区)的大区段划分方法。构建了处理大区段内指标异质性的模型变量,应用积分-微分方法确定了变量模块,进而利用负二项回归方法建立了高速公路交通事故预测模型。研究表明:在大区段条件下,年平均日交通量、累积纵坡和标志密度等变量的事故预测模块为Hoerl函数,累积曲率为幂函数,而挖方段比例为指数函数;路段长度、年平均日交通量、累积纵坡和标志密度等因素对大区段上的交通事故发生具有显著影响,且考虑这些变量的模块式模型具有较高的预测精度。