山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度推理分析

为获取道路线形、驾驶员属性、车辆类型、事故形态等因素对山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度的影响机制。本文基于元双公路(元谋—牟定)2012—2017年事故数据,利用社会网络分析法从人、车、路、环境等方面筛选出15个影响因素;基于机器学习方法构建贝叶斯网络模型;以事故严重程度为决策变量,分析不同证据变量与驾驶员行为共同作用的推理结果。结果表明：不安全驾驶行为与危险事故因素的共同作用,将会增加事故严重程度;当涉及货车时,由于未保持安全距离,伤人事故率增加8.2%;在弯坡组合路段,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加 19.6%;阴雨天行驶时,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加5.4%;由于操作不当,发生侧翻事故时,伤人事故概率增加3.1%。     

货车驾驶人驾驶行为与行车安全研究进展

驾驶行为是影响交通安全最活跃的因素,在“人-车-路”复杂环境中扮演着关键角色。为了深入理解货车驾驶人驾驶行为规律和行为风险性,本文聚焦货车驾驶人驾驶行为对行车安全的影响,对货车驾驶人的驾驶行为风格、行为风险性及其与行车安全的关系等相关研究成果进行系统地梳理和分析。首先,利用构建的文献检索策略,筛选出38篇相关文献,并结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,对生成的4个研究主题,即货车驾驶人驾驶行为辨识,危险驾驶行为与行车安全,货车碰撞事故致因分析及驾驶安全风险评估进行总结;其次,针对数据源、特征工程及建模方法等分析要素,构建了适用于任意研究主题的通用研究路径,并重点归纳了目前研究主题在数据源、变量选择方法、研究地点及建模方法等关键要素的研究进展;最后,分析和探讨了货车驾驶人驾驶行为与行车安全领域面临的主要问题,从描述、解释、关联及应用的角度提炼该领域研究的未来发展趋势。研究认为：有必要将驾驶状态特性、车辆运行状态及道路交通状况等多维特征变量进行多源信息融合,开展基于大数据和人工智能双驱动的驾驶行为研究;需加强研究山区公路环境下货车与其他类型车辆之间的交互作用机制,从“人-车-路”视角分析货车碰撞事故致因;需进一步完善智能网联和自动驾驶等高新智能自动化环境下的货车驾驶人驾驶行为与行车安全关系研究;拓展面向驾驶安全的货车驾驶人驾驶风险评估的理论方法和应用框架。研究 成果将为货车事故治理、公路货运平台监控及道路线形设计等应用场景提供重要依据,并有助于相对全面地理解货车驾驶人驾驶行为与道路行车安全的交互作用机理。     

重载货车驾驶人驾驶风格识别与量化研究

重载货车驾驶人的激进驾驶风格具有强烈的习惯性特征和风险性特征，一旦养成很难矫正，且极易诱发交通事故。针对现有研究极少关注重载货车驾驶人驾驶风格的不足，本文基于某全国货运监管平台提供的云南省重载货车低频轨迹数据，从风格聚类、风格识别和风格评估这3个方面，提出综合考虑疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的重载货车驾驶人驾驶风格分析方法。首先，基于轨迹数据蕴含驾驶人驾驶行为模式的特点，构建表征重载货车驾驶人驾驶风格的疲劳驾驶和超速驾驶特征集；其次，利用因子分析进行特征约简，并采用K-均值聚类方法划分重载货车驾驶人的驾驶风格；然后，构建基于支持向量机的驾驶风格识别模型，并与梯度提升决策树的识 别结果进行对比；最后，基于疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的累积分布，建立基于 CRITIC (Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)赋权法的重载货车驾驶人驾驶风格量化评估 模型。研究结果表明：经过特征约简，提取的疲劳因子和超速因子能综合反映上述两类特征集 80.838%的信息；根据疲劳因子和超速因子可将驾驶风格划分为4种类别，即稳健型、超速型、疲劳型和危险型，相应重载货车驾驶人比例依次为62.60%、25.02%、7.40%和4.98%；基于支持向量机的重载货车驾驶人驾驶风格识别模型对不同风格的识别准确率均大于97%，整体表现优于梯度提升决策树；基于CRITIC赋权法的驾驶风格评估模型能有效量化重载货车驾驶人的驾驶风格， 其中稳健型驾驶人表现最好，75%以上的驾驶人风格评估总分高于60分；危险型驾驶人表现最差，75%以上的驾驶人风格评估总分低于20分。研究结果可为重载货车驾驶人不良驾驶行为的监测、干预和管理提供理论依据和技术支撑。     

货车移动遮断影响下的小客车驾驶行为识别

为识别山区双车道公路货车移动遮断影响下的小客车驾驶行为，通过无人机拍摄和图像 处理提取车辆轨迹数据，根据车头时距、小客车横向位置曲线斜率的阈值标准，标定小客车的跟 驰、换道和超车这3种驾驶行为类别；采用Kruskal Wallis检验和主成分分析法对小客车驾驶行为 特征参数进行筛选和降维，获取识别模型输入变量；运用网格搜索算法确定核函数最优参数组 合，建立基于支持向量机(SVM)的货车移动遮断下小客车驾驶行为识别模型。以云南省典型山区 双车道公路为例，多维度分析货车移动遮断下的小客车驾驶行为特性，并对识别模型进行训练和 测试。结果表明：货车移动遮断下小客车的行车速度比自由流条件下低约20~30 km·h-1；小客车 在山区双车道跟驰货车行驶时的平均车头时距为2.53 s，小于相关规范中规定的最小安全车头时 距，跟驰行车风险较大；基于SVM的货车移动遮断下小客车驾驶行为识别模型的识别准确率达 98.41%，具有良好的识别能力和应用前景。     

基于风险矩阵的干线公路弯道路段交通冲突风险评估模型

为评估干线公路弯道路段(AHBS)交通冲突风险,基于交通冲突前5 min集计交通流数据、冲突路段道路线形特征和行车环境数据,分别建立交通冲突可能性及严重度评估指标体系。集成运用随机森林模型和多层次模糊综合评价法分别确定交通冲突可能性和严重度等级,进而采用风险矩阵法确定交通冲突风险等级。以云南省元双干线公路为例进行验证。结果表明：基于随机森林模型的交通冲突可能性预测准确率达到84.21%,所提模型能有效评估AHBS交通冲突风险,为干线公路交通事故治理提供理论依据。     

考虑局部排队延误的VMS 选址双层规划模型

用Monte Carlo 模拟技术刻画路网状态的随机性,优先考虑在交通网络瓶颈路段设置可变信息板待选点,建立多目标优化可变信息板选址双层规划模型.上层模型为基于不确定风险决策最小和诱导效益最大的双目标规划模型,下层模型为考虑局部网络有排队延迟现象的随机用户平衡模型.采用增广Lagrange 对偶算法与相继平均算法组合求解下层模型,采用非劣排序遗传算法-II 求解整个双层规划模型.算例结果表明,在可变信息板资金预算约束下,非劣排序遗传算法-II 能够有效求解可变信息板选址的多目标优化问题,得到6 组Pareto 解.研究结果可为城市道路网可变信息板诱导配置的优化和建设提供决策支持.