高速公路事故多发点鉴别及诱发因素识别

为了提高事故多发点鉴别的客观公正性及自动化识别水平,提出了在公路沿线上划分初始评估地点的动态聚类算法,建立了鉴别事故多发点的自组织神经网络模型,给出了基于离散多变量算法与概率分布相结合的事故多发点突出事故诱发因素识别过程. 方法应用结果表明,基于动态聚类的初始评估点划分方法能够客观地描述出事故点在公路沿线上的集中与分散状况,而神经网络鉴别模型能够对初始评估地点的安全状况进行自动分类且结果较合理. 在掌握了能够满足统计分析要求的事故样本点数量的基础上,能够应用突出事故诱发因素识别方法建立一套评估标准,并用来识别事故多发点的突出事故诱发因素.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

道路交通事故多发点鉴别

介绍了事故多发点的分析方法，建立了事故多发点判别模型，并给出了其算法，根据中国交通流的特点，开发了事故多发点数据库，使事故多发点的鉴别工作能够快速进行。     

基于地理视角的交通事故多发点鉴别分析模型

为了对交通事故多发情况进行全面评价并建立预警机制,考虑城市道路交通系统的地理视角特点,综合交通事故多发点鉴别分析方法,研究了事故多发点分析模型。首先明确被分析道路交通系统的内涵和层次结构,针对交通系统的点、线、面不同层次确立基本评价指标体系,集成常规统计法、矩阵分析法和改进的质量控制法等构建事故多发点鉴别分析模型,并研究了参数的选取及分析结果的输出形式,最后对某地9条道路的事故多发情况进行了分析。分析结果表明:道路4为事故多发道路,道路3具有最高的事故次数和当量事故次数,道路5具有最高的事故率,经综合评价,确定事故多发道路为道路3、4、5,因此,该模型可以对道路交通事故多发点进行多层面鉴别分析。     

一种有效的数据流二次聚类算法

为提高数据分布不规则和含有噪音时的数据流聚类质量,提出了一种有效的数据流二次聚类算法TCLUSA.该算法基于分区思想,采用DBSCAN方法对每块分区进行聚类,以得到的簇的均值点作为其代表点,再用k-means对所获得的代表点进行聚类,算法采用分层结构保存每次聚类获得的簇参考点,直至获得最终结果.理论分析和实验结果表明,TCLUSA算法能有效提高数据流的聚类质量.     

高速公路交通事故多发点鉴别及评价体系的构建

近年来,随着高速公路交通安全事故多发地点问题的日益严重化,高速公路交通事故发生次数的增加,对高速公路交通服务质量造成严重的影响。如何通过科学合理的鉴别方法,对高速公路交通事故多发点产生原因进行详细的分析,并提出有效的解决措施,以提高道路交通的安全性,成为我国交通领域面临的紧迫任务。首先提出高速公路交通事故多发点鉴别的新思路,分析了交通安全系统中各影响因素,确定了事故多发点的评价指标,用于交通事故多发点鉴别分析,从而起到辅助道路交通宏观管理决策的作用。     

基于TCT的公路交通事故黑点鉴别方法研究

通过阐述事故黑点现有鉴别方法的基础上,进一步提出了基于交通冲突技术的灰色评价法在公路交通事故黑点鉴别中的应用,通过引入严重冲突次数评价指标提高了数据和评价结果的可信度和准确性,并用灰色评价法对各种灰类的聚类值进行归类,为公路交通事故黑点的鉴别提供了新思路。最后通过实例对该方法进行了验算并与其它同类鉴别方法进行比较,得出其优异性。     

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。     

启扬高速公路道路安全分析

通过对2012年启扬高速公路全年事故数据进行分析,基于聚类分析法找出道路事故多发位置,对于事故多发路段进行事故分析,找出其事故多发原因并提出改善意见及减少道路事故措施,为国内其他高速公路的安全分析提供借鉴。     

基于模糊聚类的城市交叉口安全评价

交叉口是城市道路网中的重要节点,也是交通事故的多发点,对城市交叉口的安全性进行评价具有重要意义。交通冲突技术是交通领域新兴的一种非事故统计技术,采用典型时段的交通冲突与混合当量交通量的比值(TC/MPCU)作为评价指标,应用混合型模糊聚类方法,针对福州市八个交叉口建立安全评价模型,结果符合实际情况,该方法具有实用意义。     

基于事故数据分析的山区高速公路事故易发段对策研究

对某高速公路事故多发段的交通事故形态进行分析,结合道路结构、道路线形、运行环境等多种因素进行综合分析,对事故多发路段采取了有针对性的处治对策,降低了交通事故的发生概率,提高了道路容错能力。     

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。     

曲率模态和柔度曲率对损伤的敏感性研究

以简支梁的损伤识别为例,用有限元方法进行建模和计算,比较分析了曲率模态和柔度曲率对结构损伤识别的敏感性.当梁发生损伤的类型不同时,损伤部位对未损伤部位的影响以及各处损伤部位间的相互影响不同,导致曲率模态或柔度曲率对损伤的敏感性有时会下降,单独用一种方法不能准确地识别结构的损伤,应综合运用两种方法对损伤进行识别;而且这两种方法能互相补其不足,可以更有效的对结构的损伤进行识别.     

城市道路平面交叉口交通安全评价

城市道路平面交叉口因其交通组成、交通特性非常复杂,是交通事故多发点之一。鉴于此,针对传统的交叉口安全评价问题,引入交通冲突技术,选取合适的评价指标建立基于交通冲突技术的平面交叉口交通安全评价方法．并应用该评价方法对某交叉口的交通安全状况进行评价分析。     

含特殊负荷的配电网分层故障定位方法

特殊负荷接入配电网，增强了电源、负荷与电网之间的互动性，对故障定位提出了更高的要求，为此，提出了一种快速定位故障点的分层定位方法. 首先分析基于遗传算法的单层含特殊负荷配电网故障定位的不完备性；其次在单层模型的理论基础上，提出改进量子免疫算法的区域定位方法和隐枚举法的区段定位方法；最后对所提模型和基于单一智能算法的单层模型进行了对比仿真实验. 结果表明:与遗传算法、免疫算法和改进量子免疫算法构建的单层定位模型相比，所提分层定位方法大大简化了故障辨识模型的复杂度，在提高定位效率的同时保证了定位的容错性和稳定性，可将故障搜索维度降低69%，故障定位耗时在1 s以内，故障辨识率达到100%.      

哈尔滨市区域事故多发路段和黑点鉴别及应对措施

事故多发路段和黑点的鉴别与整治对于提高道路交通安全水平,保障人民生命财产安全具有重要意义。通过对哈尔滨市道里区主要道路交通事故数据的分析,利用质量控制法对各主要道路的交通安全水平进行评价,应用经验一鉴别指数法对事故多发道路进一步鉴别,找到事故黑点,通过对事故黑点的成因分析,并针对事故成因给出具体整治措施。