基于GIS的高速公路交通事故时空分析系统

针对传统数理统计方法对交通事故的时空分析可视化效果差且多发路段识别等数据挖掘深度不足的问题,提出并建立基于地理信息系统(GIS)的高速公路交通事故时空分析系统。为准确掌握交通事故时空分布特征和识别事故时空多发路段,在传统数理统计方法的基础上,结合GIS与改进的时空密度聚类方法对高速公路交通事故进行时空可视化统计分析与事故多发路段识别;利用2016—2018年湖南省高速公路交通事故数据进行测试,结果表明该系统可直观展示2016—2018年湖南省高速公路交通事故时空分布特征和事故多发路段。     

基于模糊认知图的水上交通事故涌现分析

为更深入认识水上交通事故发生的规律,本文面向事故的发生和演化过程,从人员、船舶、环境和管理4个角度分析了影响水上交通安全的10个主要因素.按照因素之间的相互关系构造邻接矩阵,通过赋值专家权重改进最大值函数法,并结合重心法聚合专家意见,以此构建水上交通事故模糊认知图模型.基于模糊认知图模型描述水上交通事故涌现的不同阶段,根据案例场景中因素节点风险值的变化来分析水上交通事故涌现性.研究结果表明,在船舶密度过大或监管强度不足的水上交通场景中,船舶航速和船舶设备状况对事故涌现风险的贡献率达到0.99,是可能导致水上交通事故涌现的最直接因素.同时对于下游因素节点数量较多的源节点,需要通过控制其风险传递效应,有效降低节点风险涌现的同步范围.      

基于SVM的水上交通事故严重程度的影响因素研究

为研究水上交通事故中事故严重程度的影响因素,减小水上交通事故发生时的人员伤亡及财产损失,对2015-2016年的水上交通事故统计数据的分析.选取了水上交通事故数据中的船舶类型、事故发生时间、地点、船舶吨位、能见度和风力等级等相关因素建立了事故信息库.根据水上交通事故造成的人员伤亡数量和财产损失的大小,将事故严重程度分为3个等级,并建立了基于支持向量机(SVM)的三分类模型.然后通过交叉验证以及网格搜索算法优化SVM分类模型的惩罚参数和核函数参数,得到最优的分类模型.模型建立后,利用SVM-RFE算法求解上述影响因素对事故严重程度的权重值并排序,筛选出对于事故严重程度影响最大的因素.结果表明,支持向量机三分类模型总体分类准确率可达70% 以上;同时自沉事故、渔船事故和秋季发生的事故易造成较大的人员伤亡;危化品船舶,内河发生的事故和渔船易造成较大的财产损失.      

北京市道路交通事故特征的研究

基于交通事故数据,对北京交通事故的时空分布、肇事车辆、死伤人员、事故原因等特征进行研究。结果表明,北京交通事故分布具有规律性,肇事主体以及事故原因具有特殊性。     

基于轨迹的内河船舶行为模式挖掘

从内河海量的船舶AIS数据中提取出有用的交通知识,辅助水上安全监管,对于研究日益复杂的水上交通安全形势具有重要意义.基于内河船舶行为特征,构造由船舶位置、航速和航向4个维度组成的船舶航行状态空间来描述船舶行为.针对传统DBSCAN聚类算法提取状态空间中相似船舶轨迹存在计算复杂高的问题,提出增量式算法改进DBSCAN算法用以高效地计算不同船舶的行为模式;然后利用核密度估计等统计方法对不同模式的船舶行为特征进行数据挖掘,得到船舶航速、航向和位置的时空分布特征规律,进一步挖掘不同行为模式下的船舶微观特征.以武汉航段的汉江分叉航道水域作为研究案例,利用所提的方法对该水域分析研究,得到了6类不同行为模式,挖掘出不同模式下分叉航道内船舶静态属性信息(船舶类型、船舶尺寸)、空间分布特征(轨迹点分布、航速分布、航向分布)、船舶到达规律等信息.利用该模型所提取的知识有助于水上监管人员迅速获取水域交通态势,从而提高水上交通安全监管的水平和效率.      

水上交通事故中人为因素研究综述

75%~96%水上交通事故是由人为因素引起,探寻船员在工作环境下的生理和心理状态与水上交通事故之间存在内在的联系,对降低船员失误率、保障航行安全具有重要意义.通过阐述水上交通事故人为因素研究内容,介绍水上交通人为因素研究手段(如脑电图EEG、近红外反射光谱NIRS技术等),对生理信号检测与人为因素的相关研究进行综述,阐述船员的工作负荷、注意力、情绪、压力、疲劳与神经生理特征数据变化的关联.讨论了人为因素研究趋势,利用新型测量技术研究船舶驾驶员行为特征、预警船舶航行人为差错、优化船员培训体系、改进值班制度,为减少海事领域人为失误、保障船舶航行安全提供帮助.      

高原地区公路交通安全现状及事故特征分析

为掌握高原地区交通事故分布特征,对中国青藏高原上主要道路及新疆叶城、塔什库尔干境内国道上发生的986起较为完整的事故记录资料进行统计归纳,从事故发生原因、事故空间和时间分布、事故形态和类型等方面进行综合分析。统计结果表明人是交通事故发生的主要原因、交通事故分布在一天中呈现明显的3个高峰时段、特大交通事故类型所占比例较高、翻坠是主要事故类型之一、恶劣天气导致交通事故多发。     

台湾海峡水上交通安全监管与预警方法研究进展

对台湾海峡水上交通安全监管与预警方法进行了研究。分析了台湾海峡水上交通发展现状，分别从船舶系统事故与安全研究、船舶安全管理信息系统研究、以及交通安全预警研究等3个方面，综合分析了国内外在该领域研究进展，指出了目前建设改造过程中存在的问题及其解决方法上的不足；提出未来台湾海峡水上交通安全监管与预警方法研究方向。     

吸取事故教训完善安全管理

"工欲善其事,必先利其器".通过对某些典型事故现象的分析,揭示1998长江发生特大洪水而诱发船舶水上交通事故的特定原因.这对于加强和完善今后船舶安全管理工作具有现实意义.     

乡村康庄工程交通安全影响因素分析

文章针对台州市乡村康庄工程现状和基本特点,对近几年农村公路上发生的事故进行了统计分析;通过对交通事故的时空分布、形态、原因等的详细分析,总结得到农村公路交通安全的影响因素。文章分别从人的因素、车的因素、道路因素三个方面着手对交通安全问题进行分析,通过对影响因素的分析促进交通安全问题的解决,从而有效减少安全隐患和事故发生。     

浅析城市快速路交通事故特性

与普通道路相比,快速路交通事故影响程度要大的多,往往导致整条快速路和周边路网的拥堵。首先根据我国城市交通事故统计数据,分析了城市快速路交通事故特点,然后以北京市某区域的交通事故数据为例对城市快速路的交通事故特点进行了分析,进而重点分析了快速路出口处交通事故特点。     

Réflexions sur le transfert méthodologique de l’analyse qualitative d’accidents de la circulation routière issue de l’étude détaillée des accidents (EDA) fran?aise aux procédures d’accidents colombiennes

Nearly 90% of the traffic accidents that occur worldwide happen in developing countries. Yet road safety remains a little-studied subject in these countries, and notably accidentology studies, which provide a wealth of information. One of the major problems in studying road accidents in developing countries lies in the lack of reliable accident data. Indeed, while the comprehensive accident analysis methodologies used in developed countries provide an understanding of the origin of accidents and accident processes, as well as making it possible to define suitable, effective actions, they require reliable and relatively detailed accident data. These methodologies are notably based on detailed accident studies (DASs) and their adaptation to the analysis of accident reports. Colombia has an infrastructure for gathering and storing traffic accident data that can be used to perform comprehensive accident analyses. This article defines the feasibility of a technology transfer (clinical accident analysis) to the Colombian equivalent of accident reports. These observations are part of a doctoral thesis prepared jointly by the IFSTTAR Accident Mechanisms Research Unit and the University of the Andes in Bogotá.     

高速公路交通事故数据分析方法研究

高速公路交通事故数据对管理部门提升道路交通安全具有重要意义。为研究贵州省某两条高速公路历史交通事故数据分布规律与事故发展趋势,首先利用邻近度与关联性分析方法,完善事故数据;然后分析道路特征对交通安全的影响,划分连续下坡路段、隧道路段单元范围;最后对路段单元进一步划分为区块,建立不同区块范围内的事故概率与区块位置的预测模型,其中连续下坡路段后半段符合线形关系,隧道进出口段符合二次函数关系,并根据事故分布特征提出改善方案,进而辅助管理者掌握不同特征路段未来可能发生交通事故的路段范围以及改善的优先级。     

高速公路长大纵坡事故多发路段特征和原因分析

采用宏观统计与微观深度分析相结合的方法,分析某高速公路长大纵坡交通事故特征、线性特征、运行速度特征以及导致长大下坡事故多发情况下各种因素的特性,全面、客观地分析导致交通事故发生的原因,为制定高速公路的安全保障措施提供依据。     

中美交通事故数据统计方法比较研究

在分析中国交通安全现状的基础上,深入探讨中美两国交通事故信息现场采集技术、事故采集系统和交通数据共享研究现状.详细阐述两国在死亡事故定义标准和统计口径规范、交通事故数据来源可靠性和管理机制、事故数据统计体系方面存在的差异性.结合中国交通事故数据管理现状,指出当前事故统计体系存在的主要问题.提出中国事故数据统计体系改善措施,通过统一事故统计标准、保障数据可靠来源、加强开放共享、建立由政府主导、科研院所支撑、企业主体和全民参与的中国事故数据统计和管理体系.为丰富交通事故数据统计体系建设提供一定的参考和借鉴.      

基于ARIMA-FNN的道路交通事故最优加权组合预测模型

1个适应性良好的道路交通事故预测模型对于交通管理、控制和有关规划设计起着重要作用,文中根据交通事故发生的时空性和多因素性,利用ARIMA模型良好的时间序列线性拟合能力和FNN强大的非线性映射能力,通过最优加权方法确定模型权重,建立ARIMA和FNN的组合模型,并对我国道路交通事故进行预测。结果表明：这一模型可以提高事故预测精度,是1种有效的事故预测模型。     

基于路面抗滑性能的高速公路行车安全分析

对广东省内某大交通流量、交通事故多发的高速公路的路面抗滑性能和交通事故进行收集、整理、分析,采用事故率、雨天事故率、晴天事故率对路面抗滑性能和交通事故进行相关性分析,得到其相关关系,并在此基础上提出基于控制路面事故率来对路面抗滑性能进行针对性的提高或维护。     

基于BP神经网络的交通事故预测模型及仿真

交通事故的发生,受人、车、路、环境、管理等多方面因素的影响,存在很大的不确定性。利用BP神经网络,建立交通事故预测模型,并用Matlab仿真,验证模型的精确性。     

道路交通事故痕迹鉴定确定肇事车辆

道路交通事故检验鉴定为公安机关交通管理部门的事故处理提供科学、专业的技术支持。检查和核实道路交通事故的影响是对道路交通事故技术评估的基本方法。已成为解决许多事故问题的重要依据。本文根据道路交通事故痕迹鉴定的实际情况,针对公安机关交通管理部门涉及复杂、疑难、特殊技术问题的痕迹鉴定情况,提出了针对性的解决方案。     

基于事故特征的隧道交通安全问题及管控要点分析

为把握隧道交通事故发生机理和规律,提出针对性的事故预防措施,基于8条典型隧道的调研数据,分析了隧道交通事故的时间分布、空间分布、事故形态、事故原因和车辆类型等多维度的特征规律。研究了隧道在视觉条件、安全管理、应急处置等方面存在的问题,从隧道基础设施建设、科技管控、应急处理等方面提出改善对策。