基于Ordered Probit模型的追尾事故严重性影响因素分析

为了减少机动车事故带来的人身财产损失,给相关管理部门提供决策意见的理论支持,分析追尾事故的独特规律,以及研究环境因素、道路因素、车辆因素和驾驶员因素等影响因素与追尾事故严重程度之间的致因关系至关重要。通过对北卡罗来纳州2010—2014年的交通事故数据进行筛选分析,最终得到1 315条具有完整信息的追尾事故数据,并对数据重新编码。考虑到事故严重性的分类具有次序的特性,研究拟采用Ordered Probit模型(ORP)对影响追尾事故严重程度的各种因素进行回归分析。为了找出具有统计学显著的影响因素,采用向后删除变量法筛选变量,从而得到了包含全部显著因素的模型。最终对模型进行了平行线检验和似然比检验,分析模型的统计学合理性,并选取指标进行了模型数据拟合度优劣的评价。研究结果表明:使用安全带、光照条件、道路线型条件、交通控制条件以及道路交通量这5个方面的因素与追尾事故严重程度的相关度较大。模型的边际影响值显示,正确使用安全带、良好的光照条件、合理的道路线型条件、适宜的交通控制措施能够显著降低追尾事故的严重性;而过大的交通量由于易产生多车追尾事故,事故严重性程度增加。显著性检验结果显示ORP模型对于分析追尾事故严重性及其影响因素具有明显作用。     

道路交叉口单车事故严重程度影响因素分析

为了研究影响交叉口单车事故严重程度的因素,以英国10 258起交叉口单车碰撞事故为研究对象,构建了一种离散选择模型——多项式Logit模型,选取车辆属性、驾驶员特征、道路条件及环境等因素共25个自变量,分析轻伤事故、重伤事故以及死亡事故的影响因素。利用最大似然法估计模型参数,并通过拟合优度检验及无关独立性(IIA)检验,检验结果显示模型拟合度较好。研究结果表明:在0. 1的显著性水平下,事故是否发生在周末、事故是否发生在高峰期、路段类型、交叉口类型、交叉口控制方式、行人过街控制、光线条件、天气情况、道路表面环境、车辆类型、车辆行驶意图、侧滑、翻车情况、车道发生碰撞、非车道碰撞物、车辆受伤部位、驾驶员性别、发动机排量、燃料类型、车辆行驶年龄等19个自变量影响单车碰撞事故的严重程度。研究结果有助于交通管理者采取合适的策略降低交叉口单车事故严重程度。     

高速公路交通事故非线性负二项预测模型

以京港澳高速公路（G4）粤境北段3年发生的1 354起交通事故为研究对象,将基础数据根据路段长度一致、曲线半径一致和坡度一致划分路段单元对基础数据进行处理,从道路线形和环境条件2个方面选取13个自变量,分别采用负二项（Negative Binomial,NB）回归模型和非线性负二项（Nonlinear Negative Binomial,NNB）回归模型建立交通事故起数预测模型,根据模型的拟合优度和预测准确性对比分析负二项回归和非线性负二项回归模型的优劣,并找出影响交通事故起数的显著自变量,分析显著自变量对交通事故起数的影响程度。研究结果表明：无论采用上述何种路段划分方法,非线性负二项回归模型构建的交通事故起数预测模型均优于负二项回归模型;采用坡度一致划分方法明显优于路段长度一致和曲线半径一致划分方法,更适合应用于山区高速公路交通事故数预测研究;从显著变量相关性来看,路段长度、相邻路段坡度变化值、弯坡组合、曲率、是否存在隧道路段以及是否为易结冰和起雾路段均是非线性模型的显著影响因素。     

如何避免汽车行驶中翻车？

＂翻车是一种复杂的事故,很大程度上受司机、道路状况以及车辆设计的影响。＂专家表示,在道路交通事故中,汽车翻车事故不仅会造成巨大经济损失,而且极易造成人员伤亡。那么,造成翻车的原因都有哪些？作为驾驶员又该如何尽量避免此类事故的发生呢？     

汽车翻车的原因及预防

据统计,在道路交通事故中,因汽车翻车造成的事故占整个事故的42%以上。汽车翻车后不但造成经济损失,而且造成人员伤亡。笔者在参与道路交通事故处理中,总结如下8种易造成翻车的原因及预防方法,供驾驶员参考。两车相撞造成翻车当两车剧烈相撞时,如果两车大小悬殊太大或地势高低落差大,受惯性的作用,一般小车或处于低位置的车辆易造成翻车。预防方法:不要超速行驶,当两车难免发生碰撞时,要早制动,尽量减轻撞击力度。冰雪道路易翻车冰雪道路上行驶,轮胎与路面的附着力小,容易出现车辆侧滑、摆头等现象。如果车速较快,极易发生翻车。预防方法:冰…     

基于广义线性模型的干线公路交通事故预测

为掌握干线公路交通安全状况,探究影响其事故发生的显著影响因素,收集国道主干线昌金(昌傅—金鱼石)高速公路K905—K982段2010年发生的240起交通事故数据和交通流数据,按照定长法对路段进行划分,共获得77个样本路段,建立了基于广义负二项线性回归的干线公路事故预测模型,并引入弹性系数概念对影响因素的影响程度进行量化分析。结果表明交通量、道路平均占有率、大车比例和速度标准差对干线公路交通事故的发生影响显著,且均与之呈正相关关系;应用该模型对该路段2011年事故数进行预测,总体相对误差为7.6%,预测精度满足要求。     

考虑车道变换影响的高速公路交通事故预测模型研究

考虑车道变换可能对交通安全造成不利影响,结合广东省3条高速公路64个路段的交通运行状况数据和交通事故历史数据,利用负二项分布预测方法,建立并标定了基于交通量、路段长度、车道变换次数、大型车变道比例、单位里程变道次数等5个解释变量10组不同组合的交通事故预测模型.通过计算各组模型的Akaike信息量准则指标,得到了3组权衡了模型结构(即解释变量数量)和数据拟合度的最优模型.结果表明,虽然3组最优预测模型的预测精度仍有待提高,但是考虑车道变换影响的交通事故预测模型明显优于其他模型.这说明与车道变换相关的变量可以作为交通事故预测的有效解释变量,并且引入该类型变量可以更好地预测高速公路交通事故的发生.     

高速公路大区段交通事故预测模型研究

针对交通事故记录位置精度较低和路段划分过短可能引起的分析结论偏差问题,探讨了大区段划分条件下高速公路交通事故预测模型的构建方法。结合辽宁省5条高速公路的交通事故数据和道路交通条件数据,提出了基于高速公路天然节点(互通式立交和服务区)的大区段划分方法。构建了处理大区段内指标异质性的模型变量,应用积分-微分方法确定了变量模块,进而利用负二项回归方法建立了高速公路交通事故预测模型。研究表明:在大区段条件下,年平均日交通量、累积纵坡和标志密度等变量的事故预测模块为Hoerl函数,累积曲率为幂函数,而挖方段比例为指数函数;路段长度、年平均日交通量、累积纵坡和标志密度等因素对大区段上的交通事故发生具有显著影响,且考虑这些变量的模块式模型具有较高的预测精度。     

基于重要指示变量和特征的高速公路浓雾短临预测研究

浓雾天气严重影响高速公路车辆运行安全,导致道路交通事故频发,而对高速公路浓雾天气的有效预测是解决交通事故多发问题的有效途径。因此,通过交通气象监测站获取全时段高速公路气象数据,立足浓雾形成机理和车辆运行实际需求,选用"滑动窗+模糊统计和线性插值"方法对其气象数据进行预处理,获取浓雾产生过程的连续气象要素数据,并提取出浓雾产生前3 h的各气象指标数据。利用统计分析方法获取和分析浓雾形成前各气象要素数据变化趋势,进而采用先决条件阈值和滑动窗口算法,确定出浓雾形成的重要指示变量及变量的变化特征。最终,提出了基于"能见度前期振荡"和"大气温度回温波动"特性的浓雾短临预测模型,利用沪宁高速公路沿线江苏境内交通气象监测站2013—2015年浓雾发生前3 h气象数据对短临预测模型参数进行标定,进而对其2016年气象数据进行浓雾短临预测。结果表明:浓雾短临预测模型的预测结果中22组数据与实际结果相符,遗漏数据组7组,其预测准确率达到了75.86%,漏检率仅为4.35%,故该模型可以实现对高速公路沿线浓雾产生前短时间内进行有效预测,能及时警示公路运营管理部门提前做好预防处理准备,降低因突发浓雾而造成的交通事故发生的概率,极大的保障高速公路车辆运行安全。     

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。     

基于部分优势比的公路隧道交通事故严重程度分析模型

为了明晰公路隧道交通事故严重程度的影响因素,在分析了16条公路隧道3年内发生的296起交通事故的空间特性、事故形态及其发生原因的基础上,以交通事故严重程度为因变量,将其分为仅财产损失、轻伤、重伤或死亡事故3个等级,从人、车和隧道行车环境3个方面选择了14个交通事故严重程度的潜在影响因素,分别采用有序Logit模型和部分优势比模型建立交通事故严重程度分析模型,并采用Brant检验判断比例优势假设。研究结果表明：与公路隧道交通事故严重程度显著相关的有4个自变量,分别为是否涉及大货车、事故涉及车辆数、事故发生时间和天气因素,其中是否涉及大货车、事故发生时间和天气因素3个自变量满足比例优势假设,而事故涉及车辆数不满足比例优势假设;对于部分优势比模型来说,涉及大货车的事故发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比不涉及大货车的事故分别增加10.2%和3.4%,多车事故发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比单车事故分别增加1.9%和5.9%,夜间发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比白天分别增加5.6%和1.7%,非雨天发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比雨天分别增加4.5%和1.5%。     

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。     

加强机务技术管理 减少客车途中抛锚

高速公路的迅猛发展,使以汽车为代表的现代文明再次得以提升;但近些年来,道路交通事故频繁发生(近3年,我国每年有10万人死于各类道路交通事故),触目惊心的数字令人不寒而栗,交通安全也越来越成为全社会共同关注的话题.有关统计资料表明,我国道路交通事故的主要原因有超速超载、逆向行驶、疲劳驾驶和车辆抛锚等,其中高速公路上由于车辆机械故障或抛锚等原因引发的重、特大交通事故占1/4以上.浙江省高速交警总队统计,2006上半年发生的500起翻车事故中,123起是因为汽车轮胎爆破,并由此导致23人死亡.2006年春运期间,"2.6杭金衢"和"2.9杭甬"高速公路上发生的2起特大交通事故均是由于车辆轮胎爆破,导致车辆在行车道上不能动弹,因而造成后面车辆来不及采取措施而发生的重大追尾事故.     

车辆超载主要安全隐患分析

车辆超载对道路交通安全的危害极大,汽车载质量过大会严重影响汽车的动力性、制动性、操纵稳定性、零部件可靠性等性能,导致事故多发易发,加重事故的严重性,同时还会加剧道路基础设施的损坏。本文借助人车路环境系统动力学理论和国内外相关研究实践,尽可能系统定量地阐述车辆超载对交通安全的不利影响及其机理,涉及事故发生率、事故严重性、车辆操纵稳定性、车辆制动性能、车辆本身结构和道路基础设施等六个方面,以期为进一步的治理对策奠定基础。     

改进的山区高速公路伤亡事故贝叶斯网络及事故成因分析

为研究山区高速公路伤害和死亡事故的致因因素,利用故障树建立伤亡事故的贝叶斯网络模型,分别从人、车、路、环境4个方面分析事故影响因素,通过推理和计算可得出相应的发生概率.考虑故障树模型欠缺多态性、相关性和不确定性,提出改进的山区高速公路贝叶斯模型.研究发现:在受伤事故中,车辆因素和驾驶员因素占比最大,其次为道路和环境因素;在死亡事故中,道路因素占比相较于伤害事故增大,明显大于驾驶员因素;其中车辆类型为大型车、夜间无照明和超载3个致因因素导致伤亡事故的可能性增大最为显著.提取危险程度较高的影响因素并提出交通安全改善建议,对山区高速公路交通安全的改善治理工作具有重要意义.     

双车道高速公路追尾事故实时预测模型

现有的高速公路实时事故预测模型对高速公路信息化采集设备的布设密度和采集的数据粒度要求很高,在低信息化的高速公路管理工作上难以得到应用.结合国内高速公路信息化现状,使用单个检测器所采集的数据,对高速公路追尾事故实时风险进行研究.基于江苏省扬州市启扬高速公路上布设的超声波交通流检测器所采集的交通流数据,采用配对案例对照方法和二元逻辑回归,建立了双车道高速公路追尾事故实时预测模型.对事故前5~20 min的交通流数据分别构建流量时空矩阵、速度时空矩阵、平均车头间距时空矩阵,通过引入矩阵特征值简化建模过程并避免了指标间的相关性过高问题.模型总体精度85.7%,事故预测精度33.3%,误报率低于2%,相比已有模型总体预测精度较高,误报率较低,表明了该方法应用于追尾事故实时预测领域的可行性和有效性.      

省域高速公路通行费预测方法和模型

归纳了收费公路通行费预测的重要性,总结了现行基于交通预测四阶段法的通行费预测方法和模型的缺陷,指出了采用统计回归方法建立省域高速公路通行费预测模型的合理性和必要性。通过因子相关分析,发现江西省域高速公路通行费的63个影响因数之间的相关性,确定了江西有关因素和相邻省份因素之间的相关性非常高的事实。借助于前进选择法,确定了省域高速公路通行费预测的3个关键变量即常住人口数、江西民用汽车总数和公路运营车辆总数,并提出了相应的预测模型。最后,在Pearson相关系数矩阵的基础上,探讨了新建高速公路对附近高速公路交通需求和通行费的影响。     

面向 NSM 的高速公路大区段事故风险预测方法

为探究路网交通安全管理(NSM )中的事故风险预测方法,以国内高速公路的大区段路段为研究对象,首先分别采用系统聚类、k-means动态聚类和二阶聚类方法对路段进行聚类,确定最优聚类方法和聚类数量,然后对"同质性路段"分别建立负二项回归、贝叶斯负二项回归、随机或固定效应的负二项回归和多层混合效应负二项回归4种模型,通过精度评价指标选择出最优的事故预测模型,最后计算出相应路段的事故风险大小并识别出事故多发路段.结果表明:选择最优的聚类方法和聚类数量相较于未聚类的情况将有效提高事故预测的拟合精度,其均方方差下降了64% .当选择二阶聚类方法且聚类数量为3时,"同质性路段"负二项回归的事故模型拟合精度最高,其模型的赤池信息量 A IC为464 .79 ,贝叶斯信息量 BIC为476 .98 ,均方方差为99 .22 .在4种事故预测模型中,负二项回归具有良好的预测精度,其预测结果的均方方差最小,为108 .64 .采用统计学方法识别"同质性路段"的事故多发路段,共识别出辽宁省22条事故多发路段.      

基于TAN网络的地铁区间与车站施工事故致因分析

为解决不同类型的地铁施工事故关键致因识别，以便于支持事故相关方在风险分析、预防和控制进行决策的问题。在收集国内2011—2021年间发生的202起事故报告数据的基础上，采用树增强朴素贝叶斯（tree augmented naive, TAN）和EM算法，从事故经过、直接原因、间接原因3个角度分别对事故报告进行统计处理、风险指标提取及合并、风险指标筛选、模型图形结构构建、模型参数确定，并采用GENIE软件训练数据建立最终分析模型。贝叶斯模型分析结果表明： 1）通过正向推理明确不同类型事故的关键致险因素，并对各风险因素引发事故的总体影响程度进行重要度排序； 2）通过反向诊断说明所建模型在不同风险因素组合情境下对风险预测的决策支持作用； 3）10折交叉验证证实了模型的有效性。     

基于行车动力学的高速公路积水路段行车风险分析

近年来发生多起因积水产生的交通事故,为了研究高速公路积水路段小客车行车风险,综合考虑车速、驾驶行为和积水路段线形等因素,利用行车动力学仿真软件CarSim,建立了车辆动力学模型、道路模型以及小客车换道轨迹模型.在临界水膜厚度的基础上,结合车辆侧向偏移量和质心侧偏角,提出临界积水路段长度作为评价指标,通过改变道路圆曲线半径、超高、纵坡、车速和驾驶行为,分析了小客车在积水路段的行车风险影响因素,运用M atlab回归分析建立了积水路段小客车行车风险预测模型,对多雨地区高速公路某积水路段进行了行车风险分析.研究结果表明,所建立的风险预测模型在综合考虑车速、道路圆曲线半径、超高、积水厚度的影响下,能根据积水路段长度判别小客车的行车风险类型和严重性,其中侧滑风险回归模型相关性系数达0.962,侧偏风险回归模型相关性系数达0.753,为针对性提出道路安全管理措施提供了参考依据.