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在比较国内外现有事故多发位置鉴别方法的基拙上，通过对我国312国道某路段事故交通状况和事故统计资料的分析，提出了适合此路段的事故多发位置的鉴别方法—累计频率法，并在实际应用中从综合考虑各种交通安全评价因素的角度出发，基于当量和数理统计的理论对此方法进行了改进.在应用实例中，详细论述了改进后的应用原理和步骤，对比分析了前后两种不同的鉴别结果.应用结果表明该方法改进后鉴别出的事故多发位置更为准确，而且考虑了事故多发位置道路改造的经济性，在我国项目级事故多发位呈的鉴别中更具有现实意义.     

基于DENCLUE聚类算法的交通事故多发点鉴别方法

针对目前交通事故多发点鉴别常用方法存在的问题,引入了DENCLUE聚类算法用于事故多发点鉴别。对DENCLUE聚类算法的基本原理,基本定义及计算步骤进行了阐述,重点分析了该算法用于事故多发点鉴别的可行性。实例计算结果表明：与传统事故多发点鉴别法方法相比,该算法能有效的避免对排查位置进行事先划分,实现任意长度聚类;同时,在事故数据小样本的情况下,能充分凸显道路沿线的危险性,可以有效地应用于事故多发点鉴别的研究。     

滑动窗窗体长度及滑动步长对事故多发路段鉴别影响

以京珠高速公路粤北段的事故多发路段鉴别为案例,分析滑动窗口法鉴别事故多发路段时可能存在的问题,探讨滑动窗窗体长度和滑动步长对事故多发路段鉴别的影响,给出了运用分位数法确定最佳窗体长度及滑动步长的方法.研究结果表明：在不同滑动窗体长度和不同滑动步长下会出现不同的鉴别结果,若滑动窗体长度和滑动步长使用不恰当,会出现事故多发路段遗漏或夸大的情况;滑动窗窗体长度越长,累计事故多发路段越长;滑动步长越长,累计事故多发路段长度越短;滑动步长与窗体长度的比值在0.4~0.8时的组合最佳.     

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。     

基于矩阵模型的农村公路交通事故多发段的鉴别

为减少农村公路交通事故发生率,采用矩阵模型对农村公路交通事故多发段进行有效鉴别。针对矩阵模型中不能有效鉴别的模糊路段,结合运行速度协调性确定的不良路段进行分析,以确定模糊路段是否为事故多发段。结合实例对农村公路交通事故多发段进行鉴别,结果表明:采用矩阵模型结合运行速度协调性分析可以有效鉴别农村公路交通事故的多发路段。     

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。     

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。     

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.     

基于量化理论的高速公路交通安全评价模型

选取济青高速公路七个路段作为典型事故多发地段，用量化理论原理建立了断面事故率分析模型，用以鉴别出事故多发点发生事故的原因，为高速公路交通安全的评价提供了新的思路。     

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。     

道路事故多发路段动力学仿真识别系统

为了从车-路耦合角度客观、直接地识别道路事故多发路段,开发了事故多发路段动力学仿真识别系统,建立了车辆模型、道路模型与车-路耦合模型,提出了事故多发路段识别方法,通过小附着系数路面动力学仿真试验和弯道制动动力学仿真试验进行验证。采用闭环控制方法控制汽车的运行状态,依据道路的特性,选择表征车辆行驶安全性的特征参数,通过特征参数曲线识别事故多发路段。仿真结果表明:在主要考虑道路因素导致事故多发时,所识别出的事故多发路段与依据交警部门事故统计信息所识别出的事故多发路段一致,因此,此系统可行。     

计算机技术在交通事故再现中的应用

事故再现是道路交通事故责任鉴定或原因分析的重要方法,也是交通安全改善研究中的重要内容。应用以计算机技术为代表的高新技术,研究交通事故的快速处理技术,建立相应的系统是实现交通事故处理公正、客观、科学、快速的有效途径,同时也可为开发快速、方便的事故现场图绘制软件和更科学、实用的事故再现系统提供新的思路。     

道路交通事故多发点的鉴别

该文以宁连公路为例,介绍了道路交通事故多发点的鉴别方法及基数数据的收集和整理;采用累计频率曲线法找出了宁连公路的事故多发点,同时找出了事故黑点,找出了该段2000~2004年交通事故多发段数量及总里程变化情况。     

交通事故中汽车轮胎爆胎分析

在交通事故中,汽车轮胎爆胎是常见形态,准确分析爆胎原因和类型,是正确认定事故事实的基础。通过介绍轮胎损坏的主要形式．分析爆胎的主要原因和内在机理,从事故调查的角度出发,提出爆胎分析的基本方法,可为交通事故处理、检验、鉴定等提供依据．     

事故车辆局部变形精细计算与模拟系统

在收集汽车碰撞事故相关典型案例基础上,以事故车辆局部复杂变形区域为研究对象,采用有限元方法、六面体网格生成算法及十节点曲边四面体对事故车辆变形部位变形前后划分网格.针对各网格单元,采用车辆动力学及弹性力学理论建立碰撞力计算模型以及碰撞瞬间速度计算模型.在汽车碰撞事故虚拟再现分析中,通过拟合网格单元以较高的计算精度得到事故发生前汽车的运动速度大小和方向.     

交通事故黑点鉴别实践中存在的问题与对策

治理改善道路黑点可以有效地降低交通事故的发生率与损失后果,科学合理的黑点鉴别则是整个治理环节中的关键一步。文章首先从鉴别方法、资料数据以及管理体制等方面,分析了黑点鉴别实践中存在的问题,然后提出了改进黑点鉴别管理的一些对策性建议。     

高速公路交通事故类平均系统聚类法实证分析

道路的交通事故诱发的原因多种多样,而同一段路上的交通事故的表现形式也很多。在选取事故形态表现形式和伤亡状况指标的基础上,采用系统聚类法中的类平均法对某段高速公路的事故状况进行分析,把具有某种共性的事故表现形式划归为一类,并对结果进行判别分析来检验聚类的效果,结果表明类别的划分突出特性,反应交通事故的主要事故形态,很大程度上反应事故原因,有利于相关部门采取相应的措施。     

高速公路运营阶段事故黑点识别与改造

为提高高速公路运营阶段的安全水平,首先应用不受统计尺度和位置影响的事故黑点识别方法,通过划分道路统计单元,选取参考窗口与比较窗口,计算事故严重程度系数,再根据识别阈值精确判断事故黑点的位置及严重程度。最后,对事故黑点的事故特征和成因进行分析,主要运用基于视觉光流率和边缘率的车速控制理论与方法对事故黑点进行改造。     

基于GA-BP神经网络算法和粗糙集理论的交通事故黑点模型

道路交通事故黑点的预测鉴别是改善道路交通安全状况最重要、最关键的一步,采用基于GA-BP神经网络算法与粗糙集理论相结合的方法建立交通事故黑点预测模型.分析天津市津围公路的交通事故统计数据,通过GA-BP神经网络算法建立静态单元,考虑静态道路状况,分析得出道路的事故黑点样本.考虑实时动态道路交通环境条件的影响,并利用粗糙集理论建立有效的交通道路事故黑点预测模型,2种理论的有机结合,减少糙杂繁冗的数据量,降低伪报警率,提高事故黑点的预报精度,并通过实例进行实证分析.     

高速公路减速波事故的前兆特征与概率模型

为了研究高速公路减速波事故的前兆交通特征，选用了美国I880 高速公路的一条路段的交 通流数据和事故数据，从减速波事故的产生机理出发，通过跟驰行为的安全条件，推导出减速波事故前兆特征因子的交通状态表达方法。分析发现，高速公路上下游速度差和上游交通密度是减速波事故的两个前兆特征因子，上下游速度差和上游交通密度越大，高速公路减速波事故发生的 概率越高。基于此，描述了减速波事故发生概率与高速公路上下游速度差和上游交通密度的数学关系，并进一步建立了减速波事故概率模型，应用所采集的数据拟合了提出的事故概率模型。结 果显示，模型的拟合度为0.673，说明减速波事故发生概率与其前兆因子存在正相关关系，预测模型在一定程度上可以反映真实概率的大小。