公路交通事故黑点诊断技术研究

本文通过对公路交通安全系统中各影响因素分析，将影响因素共分为7大类，建立事故黑点评价指标体系，以综合加权的方法实现交通事故率标准化，以类比分析法确定相应指标对交通事故率的分影响强度。然后运用德尔菲法(Delphi)确定各指标权重，采用加权平均的方法计算综合影响强度，利用综合影响强度事故率法建立了公路交通事故黑点鉴别方法模型。     

基于安全度的山区道路交通安全模糊综合评价

根据重庆山区公路交通事故调研结果和国内外交通安全评价成果,综合考虑影响安全度的人、车、路、环境等主要因素,建立了山区公路交通安全评价指标体系;运用模糊数学理论对重庆山区公路交通安全建立多层次模糊综合评价数学模型,对其安全状况进行了评价.     

灰色聚类法在交通事故影响因素分析中的应用

以某高速公路交通事故影响因素分析为例,以万车事故率作为评价指标,按照灰色聚类评价的方法和过程,计算该路段道路交通事故影响因素的聚类评估值,得出各因素对道路交通安全的影响等级,为下一步采取管理措施提供理论依据.     

道路交通事故与车速建模

对国外高速公路的事故率与运行车速进行综合分析，阐述高速公路上基于运行车速的预测交通事故率的前期研究方法，在前期研究方法的基础上，将速度和速度两个自变量同时加以考虑，弥补了前期事故率模缺少影响因素的缺陷，并就其影响因素和控制参数展开分析；介绍新的高速公路事故率预测模型，对如何建立交通事故伤亡模型提出建议。     

中国公路交通安全影响因素分析

针对我国公路交通事故连年上升、事故死亡人数居高不下的情况,采用专家调查的方法,分析了影响中国公路交通安全形势的宏观和微观因素及每一因素的影响权重,并找出了影响最为显著的因素。     

基于径向基神经网络的高速公路交通事故影响因素分析

为实现多重因素作用下的高速公路交通事故分析，基于径向基神经网络理论建立交通事故预测模型，综合考虑道路线形（圆曲线半径、转角、纵坡）、交通组成（自然交通量、折算交通量、货车率）及路面技术状况指标（PCI、RQI、RDI、SRI）三类因素，对某高速公路2018年—2022年的交通事故进行建模训练，并分析各因素对诱发交通事故的贡献。结果表明：径向基神经网络用于预测交通事故，可行性强、准确率高（91.6%）；相较于线形指标而言，交通组成与路况指标对交通事故影响较大；各因素对诱发交通事故的贡献排序为自然交通量>SRI>折算交通量>RDI>货车率。     

山区公路交通安全影响因素与保障措施探讨

随着我国山区公路的不断建设，机动车保有量的持续增加，交通事故呈上升趋势，山区公路交通安全的重要性日益突出。通过分析山区公路交通特点及交通安全影响因素，从人、车、路、管理等方面对山区公路交通安全保障措施提出一些建议。     

新型城镇化建设中公路交通发展问题研究

为深入研究新型城镇化建设中公路交通发展的若干问题,立足于当前总体形势和要求,剖析城镇化建设对公路交通发展的需求特点,从战略层面对公路交通、城镇化相互间的影响性因素进行了分析,进而研究论证城镇化建设中公路交通的典型发展特征,综合提出了当前及今后一段时期公路交通发展的重点任务.     

湖北省公路交通可持续发展评价方法研究

为测算湖北省公路交通可持续发展水平,根据湖北省在国家发展中的战略定位及其自身发展特点,从公路交通自身发展水平、公路对区域总体战略的适应性、公路对经济发展的适应性、公路对社会发展的适应性、公路与资源环境的协调性以及公路对科技进步的适应性6个方面建立评价指标体系.利用层次分析法,确定各指标的权重,进一步给出湖北省公路交通可持续发展综合指标的计算方法.最后,利用实际数据进行了验证分析,结果表明,该方法具有较强的可操作性.     

北京市道路交通安全分析及评价

本文对北京市道路交通事故特点，内因进行了分析，针对影响北京市道路交通事故的主要因素，确定道路交通安全３项评价指标，标定了阈值，运用道路交通安全灰色评价方法，从宏观角度进行纵向事后综合评价。