城市群内高速公路交通运行动态风险评估模型

本文以江西省境内某段高速公路作为研究对象,研究了高速公路交通运行动态风险评估模型。以最能表征交通运行特性的交通流参数作为模型的输入参数,以事故风险作为模型输出。分别选择事故发生前0~5min、0~15min和0~30min3个时间段内的数据进行事故风险分析,并给出风险值的定义方法。通过利用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS),分别建立了不同数据选择情况下的交通运行动态风险评估模型。分析结果表明:选择事故发生前0~30min及对照组0~30min内的数据进行动态风险评估建模,所得的模型误差最小,约0.30,模型的事故预测准确率能达到65%左右。本研究可应用于实时的城市群内高速公路交通运行动态风险监测,并能很方便地对可能发生的事故进行预测。