基于XGBoost算法的危险场景驾驶行为模式分析及安全评估

危险感知能力对驾驶人的驾驶行为模式具有重要影响。为准确评估驾驶人的危险感知能力、提升危险感知水平判别的准确度，提出了基于模拟驾驶技术的危险感知能力影响分析方法和基于极端梯度提升树（XGBoost）算法的危险感知水平判别模型。通过设计3种常见交通冲突场景，采集模拟驾驶中驾驶人的多维度驾驶行为特征数据，并分析危险感知能力与驾驶行为的相关关系。通过模拟实验发现:驾驶人对行人的危险感知能力较弱，易发生碰撞事故；驾驶人在危险场景中的车速（p＝0.01）、制动反应位置（p < 0.01）以及反应时间（p < 0.01）与危险感知水平之间存在显著负相关关系。在相关性分析的基础上，利用XGBoost算法识别能反映驾驶人危险感知能力的重要特征变量，并构建以制动反应位置、反应时间、车速、刹车深度，以及加速度为指标的驾驶人危险感知水平判别模型；通过与LightGBM、支持向量机（SVM），以及逻辑回归（LR）等算法分类预测性能的对比分析，评价危险感知模型的判别精度，结果表明:基于XGBoost算法的危险感知水平判别模型的判别准确率为84.8%、F1值为83.4%、AUC值为0.959，优于LightGBM（准确率为78.8%、F1值为76.7%、AUC值为0.924）、SVM（准确率为57.6%、F1值为42.2%、AUC值为0.859），以及LR算法（准确率为69.7%、F1值为65.5%、AUC值为0.836）。所提方法可为判别驾驶人危险感知能力及其对驾驶行为模式的影响提供可靠手段。      

城市轨道交通列车关键子系统的安全完整性等级分析

合理确定城市轨道交通各专业设备系统的SIL(安全完整性等级)、避免刻意追求安全功能造成资源浪费是非常必要的.针对列车客室侧门、网络控制、空气制动等关键子系统发生故障可能会导致乘客碰撞、夹伤、摔伤甚至死亡的安全事故,对影响乘客安全的列车安全功能进行评估.从列车各关键子系统的安全功能角度出发,在介绍HAZOP(危险与可操作性分析)风险识别方法的基础上,阐述了SIL的划分及其评估方法.以南宁轨道交通4号线列车为例,将该SIL评估方法应用到实际的工程项目中,合理确定该车型各子系统的SIL.     

道路危险货物运输管理规定

第一章总则 第一条 为规范道路危险货物运输市场秩序，保障人民生命财产安全，保护环境，维护道路危险货物运输各方当事人的合法权益，根据《中华人民共和国道路运输条例》和《危险化学品安全管理条例》等有关法律、行政法规，制定本规定。     

浅谈铁路运输危险物品的防范与管理

近些年来，铁路运输危险货物导致的重特大火灾、爆炸事故时有发生。严重的现实告诉我们，做好铁路危险货物运输安全工作非常重要。为了保证铁路危险货物的运输安全，要在托运、保管（储存）、装卸、运输4个重要环节上，严格按照有关法律法规的要求，采取安全措施，以保证危险货物的运输安全。     

船舶装运危险货物的安全管理

本文通过对危险货物以及船舶安全管理的论述,指出船舶安全管理应该加强的几个方面,同时针对危险货物,尤其是固体散装危险货物,分别讨论其在安全管理方面应具体采取的措施.     

车行贵州 流行“超速”——贵州交警委托公司代收超速罚款

为警醒驾驶者，最大限度地减少事故发生，贵州交管部门在高速、高等级公路的事故易发路段和危险路段设立限速标志，严加管理、本是无可厚非的。[编者按]     

提前识别危险在交通事故自我预防中的作用与应用

面对道路交通事故（以下简称事故）高发难抑的形势，“事故不可防”成了很多人的共识，然而笔提醒诸位，存在着这样一个事实：“在同样的交通环境和发生事故的概率中，有一些人（驾驶人、行人）却能一次又一次地化险为夷，一次又一次地从事故边缘逃脱，做到了长年行车（或交通）无事故。”他们以事实否认了“事故不可防”的论断。他们是如何预防事故的呢？我们该怎样预防事故呢？[第一段]     

青藏铁路大风天气运输组织方法

青藏高原大风天气多,空气密度小,大风对铁路运输安全的影响与低海拔地区差异较大。利用车辆动力学原理建立列车临界翻车风速模型,分别计算青藏铁路海拔3 000 m和4 000 m冻土和非冻土地区的临界翻车风速和危险翻车风速,以及给定风速条件下车辆限制速度。计算结果表明,青藏铁路临界翻车风速随海拔升高而增大,随冻土路基病害出现而降低。参考英、日等国大风标准,结合青藏铁路的特点,根据危险翻车风速和临界翻车风速,初步提出青藏铁路海拔4 000 m地区安全行车标准及特定运行条件、冻土地区线路出现病害情况下的安全行车标准及特定运行条件。提出列车限速运行、增加车辆载重、提高列车编组水平、提高司机操作水平、改善棚车顶部外形、加强货运检查、注意车辆防溜和风沙地区线路检查等大风天气运输组织措施。