高速公路与地面道路衔接部交通安全改善研究

高速公路出口匝道与地面道路衔接部是高速公路与地面道路交通流转换的枢纽,交通流溢出现象时有发生,是交通事故的频发区域之一,研究其交通安全改善的方法,对提高高速公路交通安全状况和整体效益的发挥具有重要的意义.本文在分析国内外出口匝道与地面道路衔接部研究的基础上,提出了衔接部的交通安全改善方法,从影响范围的界定、交通安全诊断...     

基于模糊评价理论的高速公路路段交通安全评估方法研究

针对高速公路的路段行车安全问题,以路段安全影响指标作为中间变量,揭示道路、交通流及交通环境等方面对路段安全的影响,并基于模糊评价理论建立路段交通安全水平评估方法.经实际路段的交通安全水平评估检验,该评估方法得到的结论合理有效.     

高速公路改扩建施工区交通安全分析

分析影响高速公路改扩建施工区交通安全的因素,结合高速公路改扩建的施工和交通流特点,对高速公路改扩建工程中交通安全保障措施进行分析,并指出实际项目中存在的问题.     

基于交通流特性的高速公路出口匝道与地面道路衔接部安全几何设计

高速公路出口匝道与地面道路衔接部是高速公路与地面道路交通流转换的重要节点,研究其安全几何设计方法,对改善高速公路匝道出口区域内的交通流通行效率和交通安全具有重要的意义。本文在现场调研的基础上,分析了衔接部的交通流特性,明确了衔接部的交通流性质、车辆行驶速度、交通组成等方面的特点;然后,从衔接部的选位、安全几何设计的要点方面提出了衔接部的安全几何设计方法;最后,以山西省汾军高速公路出口匝道与340省道衔接部为例,进行了衔接部的安全几何实例分析。研究表明,本文提出的衔接部安全几何设计方法是一种简单实用、可操作性强的交通设计方法,它对我国现阶段衔接部的交通安全设计具有一定的借鉴意义。     

高速公路路面状态对交通安全的影响评价

选取路面损坏状况指数和路面抗滑性能指数作为路面状态的表征指标,速度标准差系数作为交通流表征指标间接反映交通安全状态。在考虑交通量影响的情况下,仿真模拟实际路段沿线交通流速度标准差系数的变化情况,结合已有的路面检测数据,建立高速公路路面状态对交通安全的影响评价模型,并提出了影响分级标准。基于提出的模型,开发了一套评价软件,以沪宁高速公路为应用实例进行分析。结果表明：本文所构建的关系模型可准确评价高速公路路面状态对交通安全的影响。     

基于BP神经网络的高速公路交通安全评价系统设计与实现

针对高速公路交通安全现状,提出了应用BP神经网络评价模型进行高速公路交通安全评价.在建立了相应的高速公路交通安全评价体系基础上,对BP人工神经网络在高速公路交通安全评价的设计与实现进行了分析,结合高速公路交通安全评价的特点,采用C＋＋语言与数据库技术,开发了基于BP人工神经网的交通安全综合评价软件,并进行了实例分析与验证.结果表明：BP神经网络算法应用于高速公路交通安全评价,具有良好的扩展性与开放性、收敛性和很强的自动调节能力.评价系统操作性强、结果可靠.     

基于通行能力的高速公路作业区限速研究

从分析高速公路作业区的交通特性入手,得出车速是影响交通安全的主要因素,继而在交通流理论三参数关系的基础上,研究作业区车速与通行能力的关系,通过Vissim仿真软件,分析通行能力的影响因素,从而得到作业区的限速值,为高速公路养护维修作业提供重要的参考价值。     

高速公路分合流区动态交通安全评价与应用

为提高高速公路分合流区交通安全性,减少高速公路分合流处的交通事故。研究分析了高速公路分合流区的交通冲突类型,并以交通冲突率为指标,基于灰色聚类综合评价法建立了高速公路分合流区交通安全评价方法。最后以红垦互通为例,应用该评价方法对不同时段分流区的交通安全状态进行了评价。结果表明:该方法能够结构化提取交通冲突数据,实现高速公路分合流区域的动态交通安全评价,且具有一定的科学性和优越性,有利于实现工程应用。     

高速公路交通安全设计与评价研究

基于高速公路主动安全设计的重要性,对高速公路交通安全环境这一复杂的系统进行多级模糊综合评价,构建了一个实用有效的评价模型,并将该评价方法运用于某高速公路交通安全评价中,以验证评价指标体系选取的合理性及有效性。     

高速公路出口匝道地面衔接部功能区的界定

匝道设计的合理与否,直接关系到高速公路的交通安全和运行效率.由于高速公路主线与出口匝道之间交通流运行速度存在较大的差异,导致在出口匝道上交通流运行极不稳定,并产生大量的交通冲突,成为高速公路拥堵和事故多发地带.为改善高速公路出口匝道的安全现状,本丈在提出出口匝道地面衔接部功能区概念的基础上,给出了功能区的界定方法,并最终给出了典型出口匝道衔接部功能区范围的建议值,为改善高速公路匝道出口功能区内交通安全水平提供了必要的理论支撑和技术依据.     

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为定量研究高速公路路面状态与交通安全的关系,分别选取路面状态指数（PCI）和路面抗滑性指标（SRI）作为路面状态的表征指标、速度标准差系数（Cv）作为交通流表征指标.在考虑交通量影响的情况下,仿真实际路段沿线车速标准差系数的变化情况,结合已有的路面检测数据,建立高速公路路面状态与交通安全的关系模型.高速公路路面状态的安全等级根据Cv累计频率曲线划分为三级,确定了各安全等级的Cv阈值,并以沪宁高速公路为例进行分析.结果表明,从交通流运行特征的角度分析路面状态与交通安全的关系是可行的,PCI和SRI与Cv的关系模型可准确判断高速公路路面状态的安全等级.     

高速公路出口匝道分流区研究现状及展望

分流区是高速公路出口匝道的重要组成部分,分流区的合理设计关系到高速公路的运行效率和交通安全。目前高速公路出口匝道的研究多集中在通行能力方面,为改善高速公路出口匝道的安全现状。论文阐述了出口匝道分流区的研究现状,重点总结了匝道交通流的导入方式、匝道的组合模式及间距、标志牌设置等方面的国内外研究现状。并分析了相关标准规范。最后提出出口匝道分流区设置存在的问题,并指出论文依托项目正在开展的工作,为出口匝道交通流通行效率和交通安全的进一步研究提供参考。     

基于模糊层次分析法的高速公路交通安全综合评价

为了对目前高速公路的交通安全进行系统的综合评价,通过选取合理的代表性评价指标,构建了层次分析法和模糊综合评价法有机结合的评价模型,结合具体的工程实例,建立了相应的评价指标体系,运用模糊层次综合法对新疆某高速公路交通安全水平进行了分析评价。结果表明:该方法可用于高速公路交通安全定性分析与初步评价,具有科学适用性,为高速公路安全综合评价提供了新的思路。     

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高速公路交通安全设施是高速公路不可缺少的基础设施,对交通安全设施系统的评价将会对有效缓解高速公路安全问题起重要作用。本文综合考虑了影响高速公路交通安全设施系统现状的因素，建立了评价指标体系，通过实例分析得出运用模糊综合评价法对其进行评价是可行的，希望此研究能为高速公路交通安全设施系统评价提供有益的参考。     

高速公路出入口区域行车风险评价及车速控制

分析了高速公路出入口区域交通流特性及事故原因,以车辆临界减速度和不安全度为基础,将危险程度由二维矢量转化为一维标量,提出了以制动减速度和不安全密度指数作为出入口区域行车风险评价指标,建立了行车风险评价模型.根据安全风险管理规定与人机工程学原理,确定了风险等级和评价标准;基于大量试验数据,提出了高速公路出入口区域主线行车...     

高速公路作业区宏观动力学交通流模拟

在分析高速公路作业区汇合交通特性的基础上,提出了一个高速公路作业区的宏观动力学交通流模型及模型的离散格式,并用此模型做了汇合交通流的数值模型.数值模拟结果表明,模型可基本反映交通流的物理特性,在描述不均匀密度在车流中的传递,车道数目变化对交通流的影响方面,有一定的优势.     

基于DEMATEL-ISM的高速公路作业区交通安全影响因素辨识

为提高高速公路作业区交通安全水平,集成DEMATEL-ISM方法对其影响因素进行辨识和分析. 基于人-车-路及环境系统的观点,构建了高速公路作业区交通安全影响因素体系;采用Delphi法分析各因素之间的相互影响关系. 以集成DEMATEL-ISM方法构建了高速公路作业区交通安全影响因素辨识模型;根据多级递阶结构模型的分析结果,确定了影响高速公路作业区交通安全的最直接因素为驾驶员动态判断能力、超速行驶、速度限制、作业区交通量和安全设施布置. 研究结果表明,该方法切实可行,能够对高速公路作业区交通安全影响因素进行定量分析.     

短期交通流序列混沌识别及预测精度分析

判断序列是否具有混沌特性是基于混沌理论预测的前提,而序列的混沌特性是由长程相关性和长记忆性的矛盾构成.利用Hurst指数识别高速公路短期交通流时间序列的长程相关性和长记忆性,并通过计算序列的互信息,分析短期交通流混沌序列的可预测程度及预测精度.     

基于整体式及分离式断面条件下绥沈高速公路车道数选定

通过对多车道高速公路交通流特性的深度调研,分析了多车道高速公路基本路段车道数对通行能力的影响,对整体式断面及分离式断面条件下高速公路技术标准确定进行研究。基于以上理论分析,以绥沈高速公路为依托工程,研究确定了多车道高速公路的通行能力及技术标准。     

高速公路动态交通流Elman神经网络模型

为了提高高速公路交通流建模的精度,分析了离散的高速公路动态交通流数学模型,基于Elman网络原理,建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2,采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练,并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明:回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10-5,最大相对误差为4.237 1×10-4,与BP神经网络和RBF神经网络相比较,Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型,真实地描述交通流基本特性,能准确地建立动态交通流模型,适应交通状况的变化。