雾天条件下黑龙江省高速公路交通安全管理方案研究

雾天是影响黑龙江省高速公路交通安全的危险因素之一,如果管制措施不及时、不到位,极易导致交通拥堵和交通事故的发生。结合黑龙江省公路雾的特点及其对交通的影响,以能见度和路面抗滑性能为主要因素,借鉴以往研究与交通管理经验,给出了雾天条件下黑龙江省高速公路的车速管理方法、开关闭标准及交通组织方法,为黑龙江省高速公路雾天交通安全管理提供了参考依据。     

基于多种模型的黑龙江省公路货运量组合预测

利用黑龙江省公路货运量时间序列信息,基于多种模型对黑龙江省公路货运量进行组合预测,为管理部门的决策提供依据。     

交通事故与天气气候关系分析

交通事故与天气气候的关系相当密切。本文通过对上海地区的交通事故与天气气候关系的研究,分析季节气候特点对交通安全的影响,研究道路交通事故与气象要素变化的规律。据此,提出不良天气影响下预防交通事故的对策措施,对预防交通事故有着现实的和可操作性的指导意义。     

浅谈路段安全改善措施

通过对黑龙江省高等级公路交通事故数据的统计分析,并结合对典型路段的实地考察发现,由于道路等级的原因,二级公路的道路条件相对较差,同时发现大部分二级公路的交通事故与道路条件有直接或间接关系,事故的统计结果也有明显的聚集性,这种非随机性的事故分布表明二级公路上的交通事故与道路条件有着内在的联系,课题组按照事故多发路段的道路特征对其事故成因和存在的安全隐患进行安全分析,针对各类路段存在的安全问题提出适当的改善对策。     

交通事故易发路段的识别及速度控制

我国道路交通事故频发,造成极大的经济损失和不良的社会影响。在对国内外交通事故多发路段识别方法分析的基础上,总结分析交通事故易发路段的识别方法以及速度控制措施。该研究可为道路交通事故预测预防提供依据。     

国省道干线公路交通安全防护分析与改善研究

国省道干线公路交通事故多发,为了加强和改善干线公路的行车条件和安全水平,从工程设计的角度对已建干线公路安全水平进行分析,依据道路安全设计要素进行改善研究,这给其他地区的公路安全防护设计提供了依据和参考.     

基于特殊天气的贵州省特大交通事故影响机制

天气变化对道路交通事故影响是目前研究的热点问题.以贵州省为例,分析特殊天气条件下的特大交通事故时空分布特征,研究特殊天气对特大交通事故影响机制.结果表明:2011-2014年贵州省特大交通事故总体呈下降趋势,且2013年特大交通事故年内差异最大;2011-2014年贵州省特大交通事故呈现"两峰一谷"现象,即11月和2月是特大交通事故两个高峰期、12月是一个低谷期;各种天气指标对特大交通事故影响均非常显著,且呈正线性相关关性,其线性模型拟合指数为0.922 4.     

山区二级公路交通事故成因灰关联分析

山区二级公路交通事故多发,交通安全隐患严重,为了提高山区二级公路交通安全水平,有必要对山区二级公路交通事故成因进行分析研究。采用基于主元素的灰色关联分析法,从人、车、路、环境等方面以重庆南(岸)涪(陵)二级公路事故多发路段为例进行宏观交通事故成因分析,确定山区二级公路交通事故各影响因素之间的相关程度及影响作用大小,得出山区二级公路交通事故的主要成因,为有针对性地交通工程设施改善提供依据与理论基础。     

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冰雪天气极大困扰寒冷地区高速公路的冬季通行,对公路交通安全造成严重影响.分析道面冰雪检测与预测的方法,基于公路分层的热传导原理提出冰雪生成模型.通过采集公路物理属性数据(经纬度、公路导热性等)和气象数据(大气温度,降雪量,露点温度等),模型滚动更新,自动完成公路冰雪状况的检测与预警,预测时长达3-6 h,为交通管制、除冰机械调配及作业范围提供技术支持.以新疆赛果高速为案例,布设气象检测与预警系统,与安全性评价报告(两年前发布)的预测结果进行对比,交通事故发生数量低于预测值,死亡人数远低于预测值.     

黑龙江省绿色公路评价指标体系研究

以地域建设发展特色为依据,以国内外研究成果、国内绿色公路发展历程及黑龙江省绿色公路建设情况为研究内容,应用内容分析法提取与统计绿色公路相关的高频关键词,以此构建了一个包括4个一级指标、14个二级指标的黑龙江省绿色公路评价指标体系。采用主成分分析法对二级指标项的相关性进行分析,找出核心指标项,为黑龙江省绿色公路规划与建设工作提供了参考。     

典型交通设施对道路交通事故致因影响分析

在分析黑龙江省2006～2010年间1万多起道路交通事故数据的基础上,选取道路交通控制设施、路侧防护设施、道路物理隔离设施、照明设施等四类典型道路交通设施作为研究对象,分析不同敏感条件下（如不同道路类型、不同天气条件、不同事故形态、不同路表条件等）发生的交通事故形态与特征,据此分析道路交通设施对交通事故发生的影响情况,这将有利于道路交通设施功能的有效发挥,道路交通安全度的提高,也有利于道路交通设施的管理与维护。     

基于Logistics回归的道路交通事故影响因素辨识方法

探索特大城市道路交通事故影响因素,分析交通事故严重程度的时空分布特征,以交通事故严重程度为依据,基于二元logistic回归模型,提出交通事故影响因素辨识方法,讨论时间、天气、能见度、照明条件、道路线性、道路物理隔离等14个道路环境因素对交通事故严重程度的影响。结果表明,模型拟合度良好,对交通事故严重程度影响程度最大的因素为能见度、照明条件和交通信号方式;其次为道路物理隔离、道路横断面位置、天气和时间,同时根据模型拟合结果提出减轻交通事故的相应措施。     

基于灰色马尔科夫模型的交通事故预测研究

以全国交通事故数为研究对象,旨在实现对道路交通事故的有效预测,通过采用灰色模型和马尔科夫模型相结合的方式,建立灰色马尔科夫模型。依据2005~2014年的全国交通事故起数对模型进行精度验证,并对未来3年的交通事故数进行实例预测。结果表明:灰色马尔科夫模型的残差均值相比单一的灰色模型降低了0.020 4,平均相对误差降低了4.45%,预测精度有明显提高,预测结果具有动态波动性,更符合实际需求,从而为道路安全管理提供决策支持。     

遗传算法优化的RBF神经网络模型在公路隧道群交通事故微观预测中的应用

本文根据构建的遗传算法优化的RBF神经网络模型,提出了公路隧道群交通事故微观预测方法,对以任意断面为中心的单元长度内的交通事故率进行合理预测,为公路隧道群事故多发点的鉴别及预防管理措施的制定提供理论支撑。最后,以西汉高速公路隧道群区段为例,以调研所得的交通事故微观预测模型参数基础资料,运用本文构建的预测模型进行工程实践应用分析,同时与传统的RBF神经网络预测结果进行对比,分析说明遗传算法优化的RBF神经网络预测模型的科学性及可行性效果良好。     

黑龙江省高等级公路景观设计的探讨

"十一五",尤其是"三年决战"期间,黑龙江省公路建设蓬勃开展,这有力的支撑了黑龙江省经济的健康发展,为人们的出行带来了方便;但与此同时,公路建设带来的生态破坏、景观割裂以及由此引发的交通事故等负面影响日益凸现,对黑龙江省经济社会的可持续发展构成了严重威胁。因此,对公路沿线进行环境保护和景观设计,成为黑龙江省公路建设中的迫切任务。提倡"安全、舒适、环保、和谐"公路设计新理念,主张"以人为本",从一种不自觉的、没有设计师的原始景观和唯设计师的人造景观,走向自觉的为使用者而设计的和谐景观。     

基于MPSO-RBF的区域公路交通事故预测方法研究

在分析区域公路交通事故致因因素和预测特点的基础上,引入了基于改进PSO算法的RBF神经网络的混合优化(MPSO-RBF)算法,即将PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化相结合,并建立了区域公路交通事故的预测模型.最后,利用某城市1990-2003年交通事故资料和相关数据对MPSO-RBF神经网络预测模型进行了训练、拟和,同时用2004-2006年的外推样本数据对模型进行了检验,计算结果表明,MPSO-RBF预测模型较传统方法具有更高的预测精度,与此同时也证明了本文所选取区域公路交通事故致因因素的有效性.     

冰雪天气下基于道路交通冲突的事故预测研究

恶劣天气条件下对道路事故预测的合理性是有效安全措施提出的保障。文中以恶劣天气条件下的冰雪天气为研究对象,选取TTC作为交通冲突的判定指标。基于调查的交通量及交通冲突数据,借助SPSS运用回归分析方法建立交通冲突预测模型,并根据事故与交通冲突的关系建立二者之间的关系模型,最终实现交通事故的合理预测。结果发现,交通冲突数和事故数随着交通量的增加而增加,增长接近到道路能力时,交通冲突数和事故数趋于稳定,不再增加。     

新疆公路典型路段交通安全分析

通过对位于荒漠区的和硕至库尔勒高速公路、博乐至赛里木湖一级公路两个具有代表性的新疆公路的交通事故形态、成因等进行分析,总结新疆公路交通事故的规律和特点,并提出事故的预防和处理措施,可为今后新疆公路的交通安全研究提供参考依据。     

公路枢纽项目客运量预测方法初探

公路客运量发展预测是公路客运枢纽站项目可行性研究中的主要内容 ,是确定一个项目建设规模的基础条件。探讨应用经济指标与公路客运量统计数据作为基础数据 ,在经济指标预测中采用增长系数法和三次指数平滑法进行预测 ,采用回归分析模型进行客运量预测 ,从而为公路客运枢纽项目确定规模提供依据     

黑龙江省山区公路交通安全特性分析

在分析山区公路交通事故特点的基础上,对影响黑龙江省山区公路交通安全的道路线形及路侧环境、驾驶员心生理、路面条件、道路设施因素进行了详细分析。研究结果表明,曲线半径与驾驶员心率增加值有较为密切的相关关系,线形以及路侧环境是影响驾驶员行车安全的主要原因,冰雪路面是影响冬季公路交通安全的重要因素。