道路交通事故灰色马尔可夫预测模型

在道路交通事故灰色预测的基础上，引入马尔可夫链预测理论，建立道路交通事故灰色马尔可夫预测模型。道路交通事故灰色马尔可夫预测兼有灰色预测和马尔可夫链预测的优点，模型克服了随机波动性数据对道路交通事故预测精度的影响，拓宽了灰色预测的应用范围。实例计算证明：道路交通事故灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1，1)模型预测精度，模型可以用于道路交通事故预测。     

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%。     

交通事故灰色预测模型的研究

在交通事故统计的基础上，运用灰色理论，建立了一为量的交通事故预测模型，即ＧＭ（１，１），可用于交通事故各项统计指标的预测。它被传统的预测方法更科学、更合理。     

基于神经网络的交通事故预测

提出了交通事故预测的新方法－改进型BP神经网络，运用该网络对我国交通事故进行了预测分析。     

利用模糊神经网络预测道路交通事故损失

本文利用模糊神经网络系统的特性，分析道路交通事故损失与交通事故次数，死亡人数和受伤人数之间的关系，提出了模糊神经网络预测道路交通事故损失的方法。     

基于干预分析技术的交通事故灰色预测模型研究

加强对交通事故预测技术的研究,以便根据交通事故未来趋势变化提出有针对性的预防措施。在北京市交通事故数据的基础上,提出利用干预分析技术对传统的灰色预测模型进行修正,提高在政策干预等特殊事件影响下交通事故的预测准确度,为交通事故预防提供科学的依据。     

基于灰色神经网络组合模型的水上交通事故预测

水上交通事故预测是水上安全的重要组成部分,目的是为了掌握水上交通事故未来的发展状况,为管理决策提供重要的理论依据。运用灰色神经网络组合模型对水上交通事故量进行预测,运用灰色模型对水上交通事故进行模拟,将结果和原始数据进行对比,计算出残差。运用BP神经网络模型对残差进行修正,得到最终预测的结果。仿真得到的2012年和2013年的水上交通事故预测量分别是270和281。实践表明,水上交通事故量呈下降趋势,但有部分年份仍有回升趋势。      

道路交通事故GM(1,N)预测模型

GM(1,N)模型适合于具有多个影响因素的系统特征变量的预测,文章研究了GM(1,N)模型用于道路交通事故的预测的方法。根据1990～2000年全国道路交通事故统计资料,建立了交通事故死亡人数的多因素灰色预测模型,预测的2000年死亡人数为90324人,相对误差为3.76%,可见GM(1,N)模型预测效果较好,可用于道路交通事故预测。     

基于交通冲突技术的无信号平交口交通事故预测方法研究

无信号交叉口交通事故在中国交通事故总数中占了相当大的比重,研究无信号平交口交通事故现状并进行预测具有相当重要的意义。文中介绍了条件期望的定义和性质,在分析交通冲突和交通事故之间联系的的基础上,阐述了基于交通冲突的无信号平交口交通事故预测方法。     

我国高等级公路交通事故预测及对策研究

文章引用联合国欧经会运输部关于“高速公路的定义”，解释了高等级公路的概念，研究了发达国家高速公路交通事故的肇事规律，依据我国交通事故的统计资料，预测了今后五年间交通事故的肇事概率和经济损失，并从汉法管理和基础设施建设等方面提出了相应的防范对策。     

华北高速公路交通事故的日迹变化与气象要素的关联分析

通过整理华北高速公路3年(2007年3月～2010年2月)逐时的交通事故资料,并与同步气象要素资料进行日迹变化分析,可以看到平均交通事故的日迹变化呈双峰型分布特征。由此,按交通事故双峰型的时间段(5:00～12:00和13:00～次日4:00),分别以年度、春季、夏季、秋季和冬季的平均交通事故与同步气象要素的日迹变化进行相关分析,其中平均气温、平均风速和平均相对湿度与交通事故的相关程度都通过了相应的统计学检验(R>Rα=0.05和F>Fα=0.05),而且在夏季5:00～12:00的交通事故高峰过程中,交通事故与风速呈指数相关的系数高达0.992 3,相当于平均风速每减小1m.s-1,交通事故的增加幅度为0.28次。为将自动气象监测的信息更好地服务于高速公路的交通安全,设计出了高速公路交通事故的气象风险等级指标。由此可见,华北高速公路交通事故的日迹变化与气象要素的分析成果,可为高速公路交通安全提供客观的科学依据。     

基于典型非机动车事故的自动驾驶汽车测试场景构建方法研究

基于交通事故卷宗、交通事故视频信息数据,研究机非混行交通环境下典型交通事故形态,构建了面向机非混行交通环境下的自动驾驶汽车测试场景,旨在针对我国较为特殊的机非混行环境下的自动驾驶汽车的测试场景及测试评价方法提供参考。本文首先分析了自动驾驶测试场景的构建需求,建立交通事故数据筛选标准,得到133例可用于构建自动驾驶汽车测试场景的机动车与非机动车交通事故数据集;其次基于《中华人民共和国道路交通安全法》行驶要求,对133例交通事故的发生地点、车辆行为、道路类型、环境光线等方面进行解构分析;最后通过聚类分析,建立了5类典型的自动驾驶测试场景模型,并分析了不同场景模型的关键要素,为实际道路测试提供理论指导。     

道路交通事故信息采集技术及应用

随着社会经济的发展,当前我国购买和使用汽车的人数不断上升,而在有限的道路交通资源的情况下,交通拥堵以及交通事故发生的频率大大上升,而一旦发生交通事故,则需要对交通事故车辆及周围环境进行信息采集,对事故现场进行重建,进而还原事故产生的原因,进而对事故车辆的责任进行鉴定。近年来,为了更好地重建事故现场,分析相关事故产生的原因,对事故车辆进行责任鉴定以及采取措施减少事故发生的概率,如今在大部分地区已经使用了信息技术、监控技术以及人工智能技术等对交通事故信息进行采集。本文主要介绍了当前在交通事故信息采集过程中主要应用的三种技术类型,包括:基于摄影测量的技术、基于视频解算及分析的技术以及基于电子智能的技术。并分析了这些技术在交通事故信息数据库、交通事故分析重建、道路交通安全状况改善过程中的应用。     

基于EDR数据的无轮胎印迹交通事故重建方法研究

交通事故重建是交通事故分析、交通事故司法鉴定、交通事故深度调查的重要手段。传统的交通事故重建方法对现场轮胎印迹及车体痕迹依赖程度较高,随着汽车主动安全技术的发展,交通事故中的轮胎印迹越来越少,交通事故重建的技术难度逐渐增大。与此同时汽车ECU数据处理能力不断提高,以EDR为代表的数据记录装置为交通事故重建提供了新途径。     

长江三角洲区域大型公路桥梁交通事故特征分析及安全对策

长江三角洲地处长江和钱塘江与东海的入海口,水域环境复杂,气象条件恶劣。大型公路桥梁是长江三角洲区域道路交通网中的重要通道,对减少区域间行车时间、促进区域经济发展起着重要的作用。因此,长江三角洲区域大型公路桥梁的交通安全研究具有重要的现实意义。基于苏通大桥通车以来的交通事故资料,对事故的时空分布、事故形态、车辆类型、天气状况等多角度进行了分析。分析得出,交通高峰时段是交通事故高发时段,周五事故最多,2月、9月、10月是事故高发月,事故类型主要是撞物和追尾,事故车型以轿车为主,雨天事故率最高,事故原因与车流、天气、人的失误及车辆自身性能有关,并提出一些改善建议。研究结果为大桥管理部门制定行之有效的预防控制策略、减少交通事故提供了一定的理论依据。     

基于事故鉴定的信号控制路口电动自行车事故特征分析

电动自行车已成为群众出行的重要交通工具。随着电动自行车保有量的快速增长,涉及电动自行车的交通事故频发。为了研究电动自行车事故特征,特别是电动自行车违反交通信号灯控制的情况,基于涉及电动自行车的路口信号灯状态鉴定数据和事故数据,对事故的时间空间分布、碰撞车辆类型、骑车人个体特征、事故原因、电动自行车进入路口时信号灯状态等要素开展分析,获取了信号控制交叉口电动自行车事故特征规律,为开展此类事故预防提供参考。     

基于事故特征耦合影响的城市道路交通事故影响分析

城市道路交通事故发生后,由于事故车辆占用车道,使得车辆通行的车道数目减少,道路的通行能力降低,造成排队和交通拥堵,对交通运行产生一定的影响。以双向6车道的城市道路为例,运用Vissim仿真软件模拟交通事故下的交通运行,分析车流量、占道类型、事故持续时间以及借道超车4种因素下的交通影响。结果表明,流量越大、事故持续时间越长、占道数目越多,事故对交通的影响越大。当流量达到3 400 veh/h（D级服务水平）,占1个车道的车辆延误显著增加,直至流量达到4 000 veh/h时才逐渐趋于平稳,且占据车道2比占据车道1和占据车道3的延误要大;当流量达到1 900 veh/h（B级服务水平）,占2条车道的车辆延误显著增加直至流量达到2 700 veh/h时才逐渐趋于平稳,占据车道1和3的车辆延误要小于占据车道1和2以及占据车道2和3的延误;在相同占道情况下,不同事故持续时间下的车辆延误随流量变化的趋势大体是一致的;当事故道路服务水平为D/E/F级,对向道路服务水平在A/B/C/D级时（事故占用内侧1个车道）,以及当对向道路服务水平在A/B/C级时（事故占据内侧2个车道）,进行借道超车均能有效减少事故路段车辆延误。      

基于神经网络的冗余信息交通事故再现可靠性分析

针对实际道路交通事故中客观存在的不确定性因素,将可靠性理论和随机摄动法应用于道路交通事故再现分析,给出了相应的交通事故再现可靠性分析方法,提高了再现分析结果的精度.对于同一起事故,由于采用不同的信息和计算模型,得到的分析结果必然会存在不同程度的差异,从而产生冗余信息下的交通事故再现分析问题.针对交通事故中的冗余信息问题...     

高速公路交通事故快速处理对策研究

高速公路交通事故的快速处理对于减少交通事故损失及避免二次事故具有重要的意义。该文在分析当前高速公路交通事故现状的基础上,指出了高速公路交通事故快速处理的重要性。针对不同类型的交通事故,详细分析了影响交通事故快速处理的主要因素,进而提出了相应解决对策。