道路事故多发地点的鉴别与整治

预防交通事故,降低交通事故死亡率,已成为全社会面临的一项十分紧迫的任务。深入分析交通事故的成因,研究事故多发地点的鉴别方法和整治措施尤显重要。通过对贵阳市事故资料调查与统计分析,运用事故累计频率法鉴别事故多发地点,提出切实可行的整治措施,降低交通事故的发生,改善道路的安全水平。     

道路黑点识别与改善

针对道路黑点识别方法、黑点成因及改善措施，总结了国内外经验，提出质量控制法识别路网中事故多发道路，经验一鉴别指数法识别道路事故多发点(段)，以及确定黑点改善优先排序方法．并进行了系统的说明与论述。应用结果表明该方法识别道路黑点准确，改善措施效果显著。     

高速公路运营阶段事故黑点识别与改造

为提高高速公路运营阶段的安全水平,首先应用不受统计尺度和位置影响的事故黑点识别方法,通过划分道路统计单元,选取参考窗口与比较窗口,计算事故严重程度系数,再根据识别阈值精确判断事故黑点的位置及严重程度。最后,对事故黑点的事故特征和成因进行分析,主要运用基于视觉光流率和边缘率的车速控制理论与方法对事故黑点进行改造。     

不同类型道路黑点事故诱因分析与治理

道路交通事故黑点的有效鉴别可以显著降低交通事故的发生率与损失后果。首先对道路交通事故多发的黑点路段进行了分类,然后分析了各类路段事故诱发因素,最后针对这些路段的事故诱因提出了相应的治理改造对策。     

沪宁高速公路交通事故黑点整治对策研究

本文在对沪宁路近三年半交通事故统计分析的基础上，系统分析了沪宁高速公路交通事故严重程度、形态分布、时间分布等特征，采用改进的事故频率法对事故黑点鉴别，详细分析了事故黑点的成因，进而提出了具有针对性的交通事故黑点整治对策。     

山区公路事故黑点鉴别及其成因分析模型

鉴于山区公路交通事故黑点成因的多样性,在定义山区公路事故黑点和动态非定长划分事故黑点鉴别路段的基础上,建立基于当量事故数的鉴别指标法的山区公路事故黑点鉴别模型,根据计算结果将事故黑点进行黑度划分并作相应描述。然后,运用粗糙集理论对各种不利因素进行辨析,从而判断事故黑点形成的主次因素,并利用层次分析法的判断矩阵量化山区公路事故黑点主要成因的各指标权重,对权重较大的指标进行优先治理,实现改善效益最大化,从而有效提高山区公路的行车安全性。     

基于GA-BP神经网络算法和粗糙集理论的交通事故黑点模型

道路交通事故黑点的预测鉴别是改善道路交通安全状况最重要、最关键的一步,采用基于GA-BP神经网络算法与粗糙集理论相结合的方法建立交通事故黑点预测模型.分析天津市津围公路的交通事故统计数据,通过GA-BP神经网络算法建立静态单元,考虑静态道路状况,分析得出道路的事故黑点样本.考虑实时动态道路交通环境条件的影响,并利用粗糙集理论建立有效的交通道路事故黑点预测模型,2种理论的有机结合,减少糙杂繁冗的数据量,降低伪报警率,提高事故黑点的预报精度,并通过实例进行实证分析.     

试论高速公路事故黑点的排查与治理

随着我国社会经济的高速发展,高速公路的承载量持续增加,如何保障高速公路的安全畅通,遏制交通事故的发生,开展高速公路黑点的排查、治理是一个值得探讨和亟待攻克的课题.在对高速公路进行事故黑点排查整治时,要注重事故多发的"显性黑点",运用多种方法,采取有效措施,切实加强对高速公路事故的预防及对事故黑点的治理工作.     

道路交通事故黑点治理的流程、方法与策略

结合现有的道路交通安全管理体制,提出了道路交通事故黑点治理的流程.在分析了已有的各类交通事故黑点鉴别理论的基础上,指出事故次数法与事故率法在我国现阶段仍具有初步筛选的现实意义.最后,结合日益普及的高速公路路网,分析了此类道路黑点的改造策略.     

浅议道路事故黑点

事故黑点是道路上交通事故相对集中的地方,自然成为交通事故防治的切入点和重点。事故黑点的鉴别既是解决现在道路交通安全问题的需要,也是为交通事故的预测和预防提供第一手资料。本文针对道路事故黑点相关内容做以简单的介绍。     

道路交通事故多发点的鉴别

该文以宁连公路为例,介绍了道路交通事故多发点的鉴别方法及基数数据的收集和整理;采用累计频率曲线法找出了宁连公路的事故多发点,同时找出了事故黑点,找出了该段2000~2004年交通事故多发段数量及总里程变化情况。     

基于粗糙集属性理论和差分进化算法的交通事故黑点成因分析

道路交通事故黑点作为交通事故的高发段,造成了大量的人员死亡和财产损失.文章首先运用粗糙集属性理论对诱发交通事故的因素进行评价分析,接着采用差分进化法筛选出主要影响因素,提出相应治理措施,并以兰州市滨河路交通事故黑点分析为例进行了说明,验证了该方法的实用性.     

基于GIS空间聚类的事故多发路段鉴别分析系统

城市道路交通事故黑点及事故多发路段是城市交通管理中的顽疾所在,但如何在现有数据基础上精准识别和定位事故多发路段尚无统一定论。以深圳市为例,基于2014—2016年交通事故数据,利用空间模糊度搜索调用数字地图API来确定事故点位,并基于累计频率分析法对道路进行事故黑点分析,最后利用GIS线性参考技术对事故点位进行精确定位。结合GIS平台进行系统封装和二次开发,构建一套基于GIS空间聚类的城市道路交通事故多发路段鉴别分析系统。应用实例显示,系统可实现城市道路交通事故多发路段的精准定位及分析等多项功能。     

交通事故黑点鉴别实践中存在的问题与对策

治理改善道路黑点可以有效地降低交通事故的发生率与损失后果,科学合理的黑点鉴别则是整个治理环节中的关键一步。文章首先从鉴别方法、资料数据以及管理体制等方面,分析了黑点鉴别实践中存在的问题,然后提出了改进黑点鉴别管理的一些对策性建议。     

城市道路最大出行距离计算模型

为了合理体现交通事故延误对出行者路径选择的影响,提出了随机状态下的交通事故时间延误模型。将交通事故的随机性、持续时间和道路通行能力等不确定性因素引入到交通分配模型中,并对路径选择模型进行修正。分析了各等级道路最大适宜出行范围,根据修正的路径选择模型,采用逐次交通分配方法,得到各等级道路的出行周转量和出行距离,并与不考虑交通事故延误时的出行距离进行了对比分析。分析结果表明:当考虑交通事故延误时,支路、次干路、主干路、快速路的最大出行距离分别为2.000、2.946、4.054、5.963km;当不考虑交通事故延误时,支路、次干路、主干路、快速路的最大出行距离分别为2.000、3.000、6.000、10.000km;交通事故延误是影响出行者路径选择的重要因素;当考虑交通事故延误时,高等级道路的最大出行距离变小。相比于传统的路径选择模型,本文模型更优。     

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交通事故预测对于提高交通安全管理水平具有重要意义,通过对传统交通事故预测方法的对比分析,提出了基于模糊逻辑的城市道路交通事故预测模型,并结合哈尔滨市133条主次干道的交通及交通事故数据对模型进行了训练及检验,最终确定了含有41条有效模糊控制规则的模糊逻辑预测模型。模型检验结果表明,应用模糊逻辑预测模型预测得到的事故数与实际事故数之间有很好的对应关系。因此,采用模糊逻辑理论进行道路交通事故预测具有一定的可行性。此外,依据模糊逻辑事故预测模型提出了安全改进因子的概念,可据此查明高风险道路上的突出事故影响因素,从而为改善交通安全提供合理建议。     

基于交通冲突技术的交叉口安全评价

交叉口作为城市道路的重要组成部分,在星罗棋布的城市道路网中,对于组织城市交通起着至关重要的作用。交通冲突技术是一个典型的非事故间接统计评价方法。它是国际交通安全领域新兴开发的一种统计方法,其以大样本、快速、定量研究评价交通安全现状与改善效果的特点而异于传统的事故统计评价方法。以交通冲突技术和灰色理论为依据的交通安全评价方法,引入时均冲突率作为衡量指标,通过比较指标比值的大小,对交叉口交通安全状况进行评价。