基于FCM聚类的山区高速公路事故多发点成因分析

归纳总结了现有事故成因分析方法的特点和适用条件,提出了包括人、车、路和环境的山区高速公路交通事故影响因素,分析了各因素间的交互作用.提出了基于FCM聚类的山区高速公路事故多发点成因分析方法,并以京珠高速公路为例进行了验证.结果表明,该方法目标函数的聚类方法设计简单、解决问题范围广、易于计算机实现;山区高速公路最主要的事故因素是车辆追尾和刹车失灵.     

事故多发点鉴别本质及基于BP神经网络的鉴别方法研究

首先对常规事故多发点鉴别方法进行了分析和评述,并通过实例揭示了多发点的鉴别本质。在此基础上,建立了基于三层BP神经网络的城市干道路段事故多发点鉴别模型。该模型考虑了交通事故7个方面的影响因素,并能将常规鉴别方法不易识别出的多发点鉴别出来。其次,应用哈尔滨市市区430个干道路段上1999年至2004年发生的13764起交通事故数据及关联因素数据,对神经网络的权值和偏置值进行了标定,并应用该模型进行了事故多发路段鉴别。最后,分别应用了事故次数概率分布法、矩阵法和质量控制法对430个路段进行了多发点鉴别,并对鉴别结果进行了对比分析。     

信号交叉口事故多发点的鉴定及成因分析

对比分析了信号交叉口事故多发点鉴定及其成因分析方法,归纳总结了各种方法的优缺点及适用条件;运用交通冲突技术(TCT)理论,提出了基于TCT的信号交叉口事故多发点鉴定方法,以实现对信号交叉口事故多发点更客观、准确的判定和筛选;针对各种事故形态发生机会的不同,提出了以"事故机会"为基础的信号交叉口事故多发点成因分析方法,运用该方法找出事故率突出的事故类型并分析其形成机理。     

鉴别道路交通事故多发点的突出因素法

结合中国高等级公路的交通条件与交通事故特点，提出了分析道路交通事故多发点事故成因的突出因素法。在鉴别道路交通事故多发点时认为，若事故多发点的某些事故因素或综合因素在与事故的平均因素相比时很突出，则认为这些突出的因素或事故综合因素即为事故多发点的事故诱发因素，分为两步骤进行：第一步是选择一组显著性变量，第二步是建立数学模型，分析计算结果，得出结论。该方法的特点是主要考虑显著性因素的影响，忽略了不显著因素的影响。采用该方法对沈大路K343 800m～K344 200m段事故多发点的事故成因做了实例分析，经现场调查与观测，证实了该方法鉴别结果的正确性。     

基于交通冲突技术的公路平面交叉口事故多发点鉴别方法研究

首先,通过对常用事故多发点鉴别及其成因分析方法的评述和对比,论证了研究基于交通冲突的事故多发点鉴别方法的必要性.其次,通过研究交通流基本模型,采用Logit模型描述驾驶员驾驶行为,为后续研究做基础.最后,分别对同向冲突、穿越冲突、对向左转冲突和二次冲突分别做研究,得出了每类冲突的计算模型.基于此,提出了公路平面交叉口事故多发点的鉴别方法.     

沈大高速公路交通事故规律研究及典型事故多发点分析

本文以沈大高速公路交通事故为对象，首先对１９９４年于１９９５年度发生的４５２起交通事故的成因进行了统计分析，并就道路条件在事故发生中的作用进行了分析和讨论。其次对１９９１至１９９３年三年间交通事故与交通量之间的关系、交通事故率及其趋势做了分析和评价，并与日、美高速公路事故率进行了对比分析。最后，本文研究了事故多发点－－后盐收费口交通事故的产生原因并提出了相应对策。     

一事故多发点的分析与思考

本对国道３１２线某处交通事故多发点，由事故发生特点出发，从影响道路交通安全的各类因素的角度进行事故诱因分析。并由事故多发的主要诱因引发思考，论及目前我国公路勘测设计中存在的问题。     

鉴别道路交通事故多发点的模糊评价法

道路交通事故多发点的鉴别是改善道路交通安全状况最关键、最重要的一步,当被鉴别路段或交叉口的道路条件、交通条件相差较大时,采用原有的鉴别方法就难以保证鉴别精度,而又鉴于交通安全概念的模糊性、评价者思维方式的多样性以及评价结果常以口语化词汇表达的特点,提出了鉴别道路交通事故多发点的模糊评价方法。经过分析比较,模糊评价方法采用的指标是亿车公里死亡率、万车死亡率、万车当量总事故次数及事故严重性指数。在此基础上,建立了二层模糊数学评价模型,以哈尔滨市区内部分道路路段及交叉口的交通事故多发点作为应用示例进行了道路交通事故多发点鉴别。     

公路网事故多发段(点)判别方法研究

针对在事故多发段判别时,平面交叉节点通处理为路段,平面交叉节点的安全重要性被弱化,判别精度受到了影响的问题;并针对路网事故多发段判别时,先判别事故严重的路,再判别其上事故多发段,忽略了整体事故不严重的路上个别事故多发的段点的问题。对路网中各种等级公路进行归一化处理;根据平面交叉节点行车安全特性,把公路划分为平面交叉节点路段和普通路段;平面交叉节点路段安全影响范围的确定;从而进行路网事故多发段判别。既提高了已有动态步长过滤法等对一条公路进行事故多发段判别的精度,又解决了不同等级、不同特征公路组成的路网在同一水平下的事故多发段判别;为路网安全管理提供了基础。     

高速公路喇叭形互通式立交事故多发位置及成因分析

为识别喇叭形互通式立交事故多发位置,分析喇叭形互通式立交事故成因,以便为喇叭形互通式立交设计及事故黑点处置提供借鉴,采用现场调查方法,对浙江省已运营的喇叭形互通式立交进行调查,对收集到的施工图及事故等资料进行分析。结果表明,喇叭形互通式立交事故主要集中在互通出入口、A式喇叭形互通半直连式左转出口匝道S型曲线后半段、B式喇叭形互通环形出口匝道圆曲线前半段以及收费站内广场。该结果以期为喇叭形互通式立交安全设计指标的选取和安全保障提供参考。     

大城市交通拥堵致因的故障树分析

为解决拥堵问题,提出将故障树分析法引入道路交通拥堵中。对道路拥堵故障树进行了相关说明,以北京丰台区广安路为例,构建道路拥堵的故障树模型,分析引起拥堵的所有可能原因,并通过定性和定量分析找出了主要拥堵原因,给出了解决道路拥堵的方案。     

基于仿真分析的高速公路车辆当量换算系数研究

研究基于对VISSIM仿真模型参数系统地校核与标定,遵循动态空间理念,凭借仿真演示分析了各类车辆对交通流的影响程度,提取VISSIM仿真MOEs数据库中的车辆记录资料,应用车头时距法对当量系数进行了统计分析。研究表明,各种车型的当量系数与运行条件如车道数、限制速度、交通流量等存在一定的相关性,是车辆性能、道路条件、交通组成、交通管制措施和超车选择行为、超车机会等方面的协同作用的集中体现,其值的确定原则上不具有普适性,应该基于特定条件下进行针对性分析,以期科学合理地确定拟建道路的建设规模与道路等级。     

基于BP神经网络的道路交通状态判别方法研究

根据交通流复杂性的特点,提出了基于BP神经网络的交通状态判别方法。并以高速公路隧道为例,通过Matlab软件编程实现模拟仿真,最后通过对神经网络的输出结果与决策阈值相比较,确定其所反映的交通状态。仿真结果表明,该算法可用于实时交通状态判别,并具有很高的精度和较好的收敛度。     

长江内河危险品运输动态联盟框架和内涵

长江内河危险品运输企业往往独立经营,缺乏公共管理危险品的安全平台。论文运用现代网络技术,建立长江内河危险品运输动态联盟,研究动态联盟扁平式管理的网络结构;研究长江内河危险品综合信息服务平台,促进危险品运输相关企业和部门核心知识资源的共享和新技术的扩散,确保跨区域、跨部门各级危险货物道路运输安全,最终为经济建设长远发展保驾护航。     

孤立交叉口多相位自适应模糊控制及其神经网络实现

针对城市中心区交叉口交通流分布的特点,综合考虑本相位和相邻相位车道上的车辆排队长度(以下简称“队长”),应用模糊控制和神经网络具有的学习功能,提出了一种孤立交叉口多相位自适应模糊控制算法,该算法采用两个规则前件进行模糊推理,并给出了基于3层神经网络实现的模糊控制器的网络结构及其改进的BP网络训练算法和运行程序,结合已有类似研究成果进行了仿真比较研究,结果表明:该控制方法在信号周期自动调节和减少车辆延误方面都有明显改进,在实现城市交叉口智能控制中具有推广应用价值。     

高速公路货车交通事故分析

根据国内某典型重载高速公路近几年交通事故的统计,分析大货车与高速公路交通事故之间的统计关系,并就载重货车交通对高速公路运营安全性的影响进行了研究。结果表明,事故的发生与车辆的实际操纵性能有关,超载、不同车型之间运行车速的显著差异、行车注意力不集中和疲劳驾驶等是造成货车交通事故的主要原因。从工程、交通管理等角度对提高高速公路运营安全水平提出了相应的改进措施。     

高速公路入口匝道动态响应调节算法设计

论文在模糊神经网络内部引入递归环节,设计了入口匝道的动态响应调节算法,介绍了算法的模糊神经网络结构、隶属度函数、模糊规则。由于递归神经元有内部反馈连接,可以捕获系统的动态响应,能简化网络模型,网络各个参数具有明确的物理意义,可根据经验选择初始值,且其是一个动态映射网络,比普通模糊神经网络更适于描述动态系统。最后分别通过数值仿真试验和交通TSIS模拟实验,详细分析了入口匝道智能控制的效果,仿真结果表明论文设计的入口匝道模糊神经网络控制算法在控制效果上比常规定时、Alinea控制显示了较大的优势,在重要指标上优于定时控制策略和Alinea控制策略。