道路交通事故背景因素指标的采集和统计分析

提出了事故背景因素的概念,建立了背景因素量化指标体系及其采集数据项;并提出了构建背景因素数据库的设计思路,建立了符合我国道路交通事故分析模式的交通事故背景因素数据统计分析系统,以便把握道路交通安全的整体状况和发展趋势,找出造成事故的主要背景原因,提炼安全对策,为道路交通安全措施提供科学依据和指导。     

城乡接合部道路交通事故辐射范围分析

为合理确定城乡接合部道路交通事故的影响范围,以重力模型为基础,构建城乡接合部影响带模型。分析城乡接合部道路交通事故辐射范围的4个影响因素：交通流特征参数、交通组成、道路横断面、土地利用。对交通事故影响持续时间进行分析计算,进而基于烟羽模型构建城乡接合部道路交通事故辐射范围模型。最后,根据昆明市兴呈路事故数据验证了模型的可行性。同时为便于实际应用,建立了道路交通事故辐射范围分析系统,可得到事故在时间和空间上的动态影响范围。     

机动车驾驶员人为因素与交通事故危害性关联分析

机动车驾驶员人为因素是导致道路交通事故形成,并产生事故伤害的最主要原因。将区域道路交通事故的死亡人数、伤亡人数和直接经济损失等统计指标值作为参考数列,将不同驾驶员人为因素组成的道路交通事故统计次数作为比较数列,可以建立驾驶员人为事故因素与其危害性的灰色关联模型。结合实例,通过对灰色关联矩阵的定量化结果进行分析,可以评价驾驶员人为因素对不同类型事故危害性的影响,为有关部门采取有效的安全管理和预防对策提供参考依据。     

建成环境对老年人交通事故严重程度异质性影响

为量化建成环境因素对事故伤害严重程度的影响,本文构建基于均值和方差异质性的随机参数Logit模型对老年人交通事故伤害严重程度进行异质性分析。采用2019年美国某州老年人交通事故数据,从老年人特性、车辆特性、道路特性、道路环境特性、建成环境特性这5个方面选取17个影响因素,利用平均弹性系数捕捉各因素对事故伤害严重程度的影响。结果表明：基于均值和方差异质性随机参数Logit模型的拟合优度更高;建成环境因素中事故发生地300 m缓冲区 内存在购物中心为随机变量,其均值与男性老年人、车道数为3显著相关,方差与道路控制方式为未控制显著相关;摩托车、直线、湿润等因素显著增加了老年人交通事故伤害严重程度。研究结果有助于交通管理者采取适当的策略降低老年人交通事故伤害严重程度。     

基于粗糙集和遗传算法的道路交通事故分析

通过对道路交通事故的原因分析,确定了造成道路交通事故的影响因素.研究了利用粗糙集理论从交通事故历史数据中提取有效信息的方法,并给出了基于遗传算法的道路交通事故决策表属性约简算法,得出了道路交通事故决策规则表.计算结果表明:文中所建数学模型科学合理,算法高效可行.为建立道路交通事故智能分析系统提供了一个有效的方法.     

交通事故多发路段危险因素的模糊诊断法

道路交通事故多发路段的危险因素诊断是事故路段改造的前提和基础,建立可靠的道路危险因素诊断模型,可以更有效的提高危险路段整治的效果。根据模糊诊断原理,建立了道路交通事故多发路段的事故形态与事故原因模糊关系模型,并提出了基于历史事故数据统计的隶属度函数。利用模糊关系诊断模型,得到道路的主要危险因素及其排序,为道路安全设施改善决策提供了依据。     

交通违法事故时空分布特征及其影响因素 ——以广州市为例

为了深入研究我国城市交通事故的时空分布特征及其影响因素,通过对 2010年广州市交通事故原始数据的处理与分析,结合 GIS技术及系统聚类法,本文从道路特征,基础设施情况,以及白天和工作日交通事故比例等方面进行实证分析影响城市交通违法事故的风险因素;并在此基础上,结合广州市未来发展规划提出相关政策建议.结果表明：中心城区交通违法事故密集度最高,呈点状密集分布;交通违法事故的道路分布特征为干道多,支路少;上下班高峰时段,交通违法事故分布存在明显区别;从 9个交通违法事故高发区域归纳出 3大类区域,道路复杂、人多车多的商业地区,高速公路沿线和高架桥附近区域,以及设施齐全、出行方便的市中心.     

学区尺度下小学生通学事故风险评估及影响因素

为评估学区尺度下小学生通学事故风险并获取其影响因素，融合交通事故数据、道路运行数据和学区划分数据，构建学区尺度下通学事故风险评估方法，并运用随机森林模型分析其影响因素。以小学生在学区内部小学通学为原则，构建基于交通事故数据和道路长度的道路暴露度模型评估小学生通学事故风险。以深圳市中心城区为例进行验证。结果表明：深圳市中心城区高风险学区主要聚集于南山区北部和罗湖区北部，低风险学区主要分布在南山区中南部和福田中部学区；基于随机森林构建的学区尺度下小学生通学事故风险评估模型预测准确率达85.93%，能够较为准确地评估小学生通学事故风险；小学密度和学区面积是小学生通学事故风险的主要影响因素，分别能解释37.15%和22.86%通学事故风险。     

交通违法事故时空分布特征及其影响因素——以广州市为例

为了深入研究我国城市交通事故的时空分布特征及其影响因素,通过对 2010年广州市交通事故原始数据的处理与分析,结合 GIS技术及系统聚类法,本文从道路特征,基础设施情况,以及白天和工作日交通事故比例等方面进行实证分析影响城市交通违法事故的风险因素;并在此基础上,结合广州市未来发展规划提出相关政策建议.结果表明：中心城区交通违法事故密集度最高,呈点状密集分布;交通违法事故的道路分布特征为干道多,支路少;上下班高峰时段,交通违法事故分布存在明显区别;从 9个交通违法事故高发区域归纳出 3大类区域,道路复杂、人多车多的商业地区,高速公路沿线和高架桥附近区域,以及设施齐全、出行方便的市中心.     

基于梯度关联规则的老年行人交通事故风险识别

为构建老年行人交通事故严重程度风险关联因素识别方法体系，本文应用极限梯度提升关联规则挖掘算法(Extreme Gradient Boost-Apriori，XGB-Apriori)识别城市道路老年行人交通事故风险因子。运用机器学习优化关联规则算法结构，通过机器学习库 scikit-learn 中 XGBoost (Extreme Gradient Boost)算法与SFM(Select From Model)特征选择类功能实现变量特征值的选择。进而，对Apriori算法设置有序定向约束，得到适用于交通事故致因分析的数据挖掘技术。通过逐层迭代识别关联项，选取频繁项集，总结高置信度、高提升度的关联规则。关联因素模型评估结果表明，本文采用的SFM功能准确度可达78.31%，关联规则XGB-Apriori算法较传统算法精度提升了91%。挖掘结果显示，驾驶员与行人的自身特征、车辆特征、碰撞状态以及道路特征均对老年行人交通事故的严重程度具有重要影响。其中，男性驾驶员造成的行人死亡事故频次较高，女性驾驶员造成的受伤事故频次较高；大型、重型车辆(SUV、卡车、施工车)发生死亡事故频次相对小轿车更高；位于匝道等道路线型弯曲的坡道中，老年行人发生致死交通事故的频次相对线型缓和路段更高。本文对老年行人交通事故耦合因素全面识别并针对性提出风险防控精准预判方法，为有效保护道路弱势群体提供必要的理论支持。