高速公路危化品运输安全保障系统开发探讨

基于为高速公路危化品运输事故应急管理提供信息化手段的目标,将高速公路危化品运输安全保障系统定位为基于具体高速公路的危化品运输事故应急管理系统,其用户主体为高速公路运营管理部门;系统基于高速公路的监控、通讯系统进行二次开发与集成,充分利用并整合高速公路的数据采集与处理、专业软件分析与辅助决策以及信息发布资源,采用三维GIS平台进行集成开发,形成了涵盖危化品运输风险源识别与管理、危化品运输事故应急处置及信息发布等功能于一体的专业化信息系统,并在高速公路中得到了实际应用。     

高速公路隧道危化品运输安全实时监控系统研究

高速公路隧道环境封闭,一旦发生运输危化品事故,其影响危害极大难以控制,因此做好公路隧道危化品运输事故的实时防控措施十分必要。文章以张涿高速公路隧道危化品运输为例,融合RFID、WSN、GPS等现代信息技术对高速公路隧道危化品运输实时监控,建立实时监控及应急救援平台。平台由信息感知层、数据传输层及数据反馈应用层组成,结合RFID、WSN、GPS等主要技术,对危化品运输"人、车、路、货、环境"全要素进行实时监控,降低高速公路隧道危化品运输事故率,为高速公路隧道危化品安全运输和有效管理提供参考。     

危化品运输路线的规划及安全评估

正近年来,重特大危险化学品(以下简称"危化品")道路运输安全事故时有发生,造成了重大人员伤亡和财产损失,危化品运输安全管理引发社会广泛关注。那么,如何预防和减少危化品道路运输事故呢?经调研,全面开展危化品运输路线安全风险评估,选取相对安全的运输路径,是防控危化品道路运输事故、减轻事故后果的有效途径之一。那么,影响危化品运输路线安全的因素有哪些?如何对危化品运输路线进行评估?怎样选择相对安全的危化品运输路线呢?     

基于改进贝叶斯网络模型的高速公路交通设施风险评估

交通设施对高速公路交通安全起着关键作用,对交通设施进行风险评估是预防交通事故的有效方法之一.为实现对高速公路交通设施风险的评估,分析了交通设施对交通安全的影响机理.通过因子分析法提取了各作用节点和作用网络,根据网络中各节点之间的关系,结合条件概率知识对贝叶斯公式进行了变形与推导,舍去无关变量和无影响常量,构建基于改进贝叶斯网络的高速公路交通设施风险评估模型.用高速公路历史事故数据对模型概率参数进行标定和校准之后,可将高速公路交通设施现状调查结果带入模型进行风险评估.模型计算得到的 值越小,高速公路交通设施风险越大.采用珲乌高速公路实地调查数据,带入模型分析发现,值小于0.5时,事故数相对较高,设施风险较大;值大于0.5时,设施风险较小.      

浅析如何加强高速公路危化品运输车辆的管理

<正>随着经济的发展,危险化学品运输车量逐渐增加,涉及危化品运输的事故数量也日益增多,其危害程度已被社会各界人士叹为观止,高速公路是运输行业的快速线,是经济发展,信息集散的传输线,是危化品运输车、货车、重型牵引车、客运车辆等各种车辆的便捷通道。因此,加强对高速公路危险化学品运输车辆的安全管理,是目前当务之急,更是高速交通安全管理的重中之重;大力     

基于贝叶斯网络的高速公路突发事件态势评估研究

为了提高高速公路应急管理能力,提升高速公路应急效率,从突发事件演化机理着手,基于贝叶斯网络构建了高速公路交通突发事件应急处置的态势评估模型,用于推理学习不同情况下的交通事故概率。评估模型首先确立了高速公路交通突发事件贝叶斯网络总体工作流程,将贝叶斯网络节点设置为高速公路突发事件的影响因素,贝叶斯网络结构根据各节点,即各影响因素之间的相互关系进行构建。其次,根据交通事故数据和专家知识对网络中每个节点进行条件概率赋值,再在条件概率的基础上根据现场初步事故信息运用联合树推理算法将贝叶斯网络转化为联合树,通过定义在联合树上的消息传递过程,计算后验概率;最后,在条件概率的基础上进行推理,建立评估模型实现对高速公路突发事件态势评估。实例分析随机抽取50次高速公路交通突发事件数据用于贝叶斯网络,通过软件Ge Nie2.2,以事故车辆类型,事故车辆数量,得到事故信息的时间,事发时天气及事发时段为证据信息,推理得出高速公路突发事件概率,预测结果表明基于贝叶斯网络的高速公路交通突发事件应急处置态势评估模型具有较高的准确性。     

基于模糊层次分析法的危化品道路运输风险评估

危化品道路运输事故时有发生，给人民生命和财产安全带来严重威胁。风险是导致事故发生的根源，为采取有效措施管控风险，文章运用模糊层次分析法构建风险评价模型，科学量化评估风险。以某危化品道路运输企业为例，在风险辨识的基础上，采用层次分析法计算各层级危害因素权重，依据权重确定隶属度，开展模糊评价，得出企业风险评估结果。并根据该评价结果，制定相应的控制措施。结果表明：采用模糊层次分析法评价危化品运输企业风险操作性较强,评价过程清晰明确，评价结果科学合理，适用于危化品运输企业风险评价。     

重视“打四非、查四违”背后的海恩法则

<正>为严厉整治道路旅客运输和危化品运输违法犯罪行为,推动加强道路旅客运输和危化品道路运输源头、行业、综合监管,坚决预防重特大事故,公安部部署全国公安交管部门从7月28日至8月31日开展"打四非、查四违"专项行动(详见文前)。2012年,包茂高速陕西段危化品爆燃事故致36人死亡;2014年,晋济高速晋城段危化品爆燃事故致     

河北交管局发《道路交通安全告知书》督促全省危化品运输企业自查自纠

正2020年6月13日,沈海高速公路浙江温岭段发生一起运输液化石油气的槽罐车泄漏燃爆事故,事故共造成20人死亡、175人受伤,23辆车受损、40余栋民房和厂房严重损毁,社会影响极其恶劣,事故教训极其深刻,引起了全社会的广泛关注。事故的发生暴露出道路交通安全存在的一些突出风险隐患,企业安全生产主体责任严重缺位、危化品罐体安全防护性能堪忧、危化品运输安全监管能力不适应等等。     

基于故障树贝叶斯网的山区高速公路事故成因分析

为分析山区高速公路事故致因因素,采用故障树及贝叶斯网方法,分析各因素对事故的贡献率.建立以事故为顶事件,驾驶员、车辆、道路及环境为次顶事件,事故因素为基本事件的故障树模型;构建基于故障树的贝叶斯网模型,对人、车、路及环境各方面单独分析,定义证据节点的诊断方式计算4个方面的后验概率,找出各方面中最敏感的事件.结果表明,对事故影响较大的基本因素为"未保持安全距离""超限超载""长大下坡坡底"和"夜间无照明";驾驶员、车辆、道路及环境对事故的贡献率分别为54.4%,32.2%,48.1% 和4.5%;对人、车、路及环境最敏感的事件分别为"操作不当"、"超限超载"、"长大下坡坡底"和"能见度不足";基于故障树的贝叶斯网模型不仅可以更高效和简便地对基本因素进行概率推理,而且还能得出更可靠的推论.      

基于道路环境因素的公路隧道交通事故预测

为提高公路隧道交通事故预测准确率,以西汉高速秦岭某隧道群的496起交通事故作为研究对象,对影响公路隧道交通事故预测的道路环境因素进行相关性分析,针对不同预测类别选定具有显著影响的主要变量,通过贝叶斯模型、随机森林模型、BP神经网络模型和支持向量机模型分别对公路隧道交通事故形态、严重程度、伤亡情况和持续时间进行预测,根据准确率和稳定性确定出最优预测模型。研究结果表明： 1）随机森林模型在预测公路隧道交通事故形态时最为可靠,准确率约为84%; 2）在对公路隧道交通事故严重程度和伤亡情况进行预测时可优先考虑贝叶斯模型,其对重大或特大事故的预测准确率高达50%; 3）选择随机森林模型作为公路隧道交通事故持续时间的预测模型,绝对误差为20 min时模型准确率将超过70%。     

交通事件持续时间影响因素分析及其回归模型

交通事件的快速处置对于交通事故的快速救援、交通拥堵的及时疏导、交通安全隐患的有效排除具有重要意义。文中就某高速公路交通事件管理系统中记录的近3年的交通事件信息进行数据统计处理;采用方差分析的方法,分析高速公路交通事件持续时间的影响因素及其作用;采用多元逐步回归建模的方法找出主要影响因素并进行多元回归预测。经样本检验,此回归模型能够很好地预测交通事件持续时间。     

融合深度反残差与注意力机制的山区高速公路事故严重程度预测模型

山区高速公路事故严重程度预测对保障交通安全具有重大意义。针对现有事故严重程度预测模型存在准确率低、泛化性差等问题,考虑到深度卷积神经网络可以高效处理图像问题,为此将事故影响因素图像化,提出一种融合深度反残差与注意力机制的山区高速公路事故严重程度预测模型。该模型首先采用相关性分析确定影响交通事故严重程度的因素,依据严重程度与影响因素将事故划分为财产损失、轻伤事故、重伤事故和死亡事故4类;然后将影响因素处理成图片的形式,进而将事故严重程度预测问题转化为图像的分类问题,随之构建基于反残差与注意力机制的山区高速公路事故严重程度预测模型,其中：基于深度可分离卷积的反残差结构可以以较少训练参数获取较高的准确率,基于软阈值的注意力机制作为一种非线性层可以忽略与事故严重程度无关的信息,Mish激活函数可以确保更好的信息流入神经网络。结果表明：在山区高速公路交通安全事故严重程度评估中,相比于传统的机器学习模型,所提出的模型识别准确率具有明显的提高,且测试准确率为85%左右,满足山区高速公路安全评估的实际预测需求。     

高速公路交通事故交通流辐射分析与仿真研究

针对目前我国高速公路2次事故多发的特点,从初次交通事故交通流辐射分析入手,阐述高速公路交通事故影响范围和影响时间的分析方法.建立基于TransModeler微观交通仿真平台的交通事故辐射分析模型,对其中一种紧急事件的交通流辐射范围进行实例分析.本模型可为交通事故或其他突发事件的信息发布、预警提供信息与决策支持,从而达到...     

基于多元回归分析的事件持续时间预测

事件持续时间预测是实现先进的事件管理系统的一个重要基础。本文通过多元回归分析法对高速公路事件持续时间预测问题进行研究。首先通过方差分析(ANOVA)确定对事件持续时间具有显著影响的因素。在此基础上,通过逐步回归分析确定用于高速公路事件持续时间预测的最佳变量组合并建立多元线性回归模型。经检验,预测值与实际值的相关系数为0.8573,预测结果基本能够反映真实的事件持续时间情况。     

Predicting duration of traffic accidents based on cost-sensitive Bayesian network and weighted K-nearest neighbor

Abstract

With the development of urbanization, road congestion has become increasingly serious, and an important cause is the traffic accidents. In this article, we aim to predict the duration of traffic accidents given a set of historical records and the feature of the new accident, which can be collected from the vehicle sensors, in order to help guide the congestion and restore the road. Existing work on predicting the duration of accidents seldom consider the imbalance of samples, the interaction of attributes, and the cost-sensitive problem sufficiently. Therefore, in this article, we propose a two-level model, which consists of a cost-sensitive Bayesian network and a weighted K-nearest neighbor model, to predict the duration of accidents. After data preprocessing and variance analysis on the traffic accident data of Xiamen City in 2015, the model uses some important discrete attributes for classification, and then utilizes the remaining attributes for K-nearest neighbor regression prediction. The experiment results show that our proposed approach to predicting the duration of accidents achieves higher accuracy compared with classical models.     

酒後駕車行為風險及安全研究

結合2005-2008之交通事故資料庫以敘述性統計進行交通事故特性分析與事故嚴重程度。以羅吉特模式找出達到顯著水準之酒後駕車影響因素,根據其各種危險因素,利用設定不同變數下發生條件的不同,發現酒精的質量濃度超過0.55mg/L、有使用保護裝置、車種為機車、道路型態為路段、光線以夜間有照明的情況下風險值為最高。     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。     

基于ATT-LSTM模型的高速公路交通事件持续时长预测

为揭示交通事件对高速公路运行状态持续时间的影响规律，研究了高速公路交通事件持续时长预测方法。考虑高速公路交通事件时间序列特性，基于循环神经网络理论，从时间序列数据中提取交通事件时间依赖关系；通过引入长短时记忆网络，结合特征、时序注意力层挖掘历史时刻信息和当前时刻数据间的相关性，构建基于注意力机制-长短时记忆网络的高速公路交通事件持续时长预测模型。以2018年西安绕城高速公路交通监测数据集为例，开展了高速公路交通事件持续时长预测模型验证，对比了所提模型与反向传播神经网络、随机森林、支持向量机、长短时记忆网络模型这4种典型算法的预测精度，并分析了事件类型、天气条件、车辆类型、交通量等不同影响因素对持续时长的影响程度。结果表明:使用同一数据集，注意力机制-长短时记忆网络预测模型的预测结果平均绝对误差为24.43，平均绝对百分比误差为25.24%，均方根误差为21.17，预测精度优于其他4种预测方法。在模型的各影响因素权重中，事件类型所占权重最大为0.375，其次分别为车道数、车辆类型、天气等；采用立交出入口小时交通量作为修正参数，可以进一步提升预测精度，预测结果的绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差可分别降低21.3%、7.5%和16.9%。研究结果能进一步提高高速公路交通事件持续时长预测的精度，为公路安全高效运行提供技术支持。      

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...