基于非线性回归和BP神经网络的交通事故时空影响预测模型

高速公路偶发性事故影响的严重程度和波及范围的定量研究,对保障道路通行能力和为偶发性事故提供科学的应急处置方案与高效的应急救援具有重大意义。本文通过VISSIM交通仿真平台模拟了高速公路偶发性事故路段交通拥堵、扩散和消散的全过程,仿真分析了事故路段上游到达车流量、客货比例、事故处置时间和占道情况等因素的影响。根据仿真结果,建立了基于非线性回归和BP神经网络方法的两种交通事故时空影响预测模型。运用广东省某高速公路的交通事故处置记录对模型的有效性进行了验证,结果表明两种预测模型均有较好的效果,且BP神经网络预测模型更为精确,最大排队长度的最大值误差小于1 km的准确率为88. 6%,拥堵消散时间的误差小于10 min的准确率为75. 7%。     

双目标优化下的高速公路应急资源调度策略

根据高速公路交通事件应急救援要求,以最低救援成本和最小救援时间为目标,首先对研究区域的事故黑点、黑点事故发生频率以及事故严重程度进行预测。结合预测结果分析救援资源需求,在保证应急抢险及时高效的前提下结合救援中心物资储存、购置成本提出了基于事故黑点预测的综合成本最小的双目标应急资源调度方法。最后,利用LINGO求解器和某高速公路实际数据对模型进行求解分析。结果表明:该模型可以在保证突发事故发生时资源及时配送的前提下减少物资的运输成本和储存成本,节约资源。     

基于贝叶斯网络的高速公路突发事件态势评估研究

为了提高高速公路应急管理能力,提升高速公路应急效率,从突发事件演化机理着手,基于贝叶斯网络构建了高速公路交通突发事件应急处置的态势评估模型,用于推理学习不同情况下的交通事故概率。评估模型首先确立了高速公路交通突发事件贝叶斯网络总体工作流程,将贝叶斯网络节点设置为高速公路突发事件的影响因素,贝叶斯网络结构根据各节点,即各影响因素之间的相互关系进行构建。其次,根据交通事故数据和专家知识对网络中每个节点进行条件概率赋值,再在条件概率的基础上根据现场初步事故信息运用联合树推理算法将贝叶斯网络转化为联合树,通过定义在联合树上的消息传递过程,计算后验概率;最后,在条件概率的基础上进行推理,建立评估模型实现对高速公路突发事件态势评估。实例分析随机抽取50次高速公路交通突发事件数据用于贝叶斯网络,通过软件Ge Nie2.2,以事故车辆类型,事故车辆数量,得到事故信息的时间,事发时天气及事发时段为证据信息,推理得出高速公路突发事件概率,预测结果表明基于贝叶斯网络的高速公路交通突发事件应急处置态势评估模型具有较高的准确性。     

双车道高速公路追尾事故实时预测模型

现有的高速公路实时事故预测模型对高速公路信息化采集设备的布设密度和采集的数据粒度要求很高,在低信息化的高速公路管理工作上难以得到应用.结合国内高速公路信息化现状,使用单个检测器所采集的数据,对高速公路追尾事故实时风险进行研究.基于江苏省扬州市启扬高速公路上布设的超声波交通流检测器所采集的交通流数据,采用配对案例对照方法和二元逻辑回归,建立了双车道高速公路追尾事故实时预测模型.对事故前5~20 min的交通流数据分别构建流量时空矩阵、速度时空矩阵、平均车头间距时空矩阵,通过引入矩阵特征值简化建模过程并避免了指标间的相关性过高问题.模型总体精度85.7%,事故预测精度33.3%,误报率低于2%,相比已有模型总体预测精度较高,误报率较低,表明了该方法应用于追尾事故实时预测领域的可行性和有效性.      

基于TTC及DRAC的高速公路施工区追尾冲突研究

针对高速公路施工区的交通安全问题以及施工区普遍存在的持续时间较短、积累的事故数据难于满足统计分析要求的现实情况,探讨了基于交通冲突替代交通事故的交通安全分析方法.通过采集和分析处理高速公路半幅封闭施工区和单向超车道封闭施工区合流段和施工区段的车型、车速、车头时距等基于车辆个体的交通参数数据,提出了基于避免碰撞时间(TTC)的追尾冲突数计算方法和基于避免碰撞减速度(DRAC)的追尾风险度计算方法.应用上述方法评价了典型施工区合流段和施工区段的追尾冲突状况.研究结果表明,2种事故数据替代方法均可从不同侧面量化描述追尾冲突的发生状态.      

高速公路隧道异常事件人工监控系统模拟

缩短高速公路隧道异常事件的发现时间,提高安全应急响应效率,研究多种人工监控方式下隧道异常事件发现时间分布规律,首先建立了人工监控系统基础随机模型;其次,考虑执行监控任务时的人因可靠度问题,对模型加以改进并提出了表征人员状态、工作环境等因素的修正系数;继而基于蒙特卡洛方法给出模型求解方法;最后,以陕西省某高速公路特长隧道监控系统为例,通过计算获得了异常事件发现时间期望值与分布规律,比较了多种监控管理方式下的时间期望值与分布的差异。结果表明:异常事件发生后,随着时间延长,发现异常事件的概率持续增大;单人监控与多工作人员重叠监控情况下的时间期望值与分布差异不大,而采用多个工作人员分别监控的方式能有效地将发现异常事件的期望时间由1.96 min缩短至1.17 min,将保证能发现异常事件的时间由6.6 min缩短至3.0 min;人员状态与工作环境越差,则事件发现期望时间越长,当修正参数在3.0至10.0之间内变化时,发现事件期望时间增至16.80 min;工作环境与人员状态对发现异常事件至关重要。最后,论文讨论了模拟结果对于事件处置与应急救援工作的意义。     

基于监控数据的高速公路实时事故风险模型

近年来,高速公路事故发生率高居不下.同时,对于高速公路而言,其交通流检测器安装又较为普遍.因此研究如何深入挖掘交通流检测数据以实现对高速公路事故风险实时预测很有必要.基于美国加州2012年发生事故最多的4条高速公路I5,I10,I405和I15的全年事故数据和交通流数据,以病例对照基本思路选取事故组和对照组数据,选定交通流数据研究范围,并选用ADASYN算法处理不平衡数据集问题.基于随机森林模型,利用事故发生前10~40 min内的事故地上游4个检测器、下游2个检测器的3种基本交通流数据构建高速公路实时事故风险模型,事故预测准确率可达到88.02%.选取重要性前十的变量作为事故重要诱导因素,对事故重要诱导因素进行调值,将调值后的测试集放入之前构建的随机森林模型进行分类预测,结果显示减少了41.82%的事故,故可认为利用事故重要诱导因素可进行事故先兆预警工作,从而减少事故的发生.      

高速公路危化品运输安全保障系统开发探讨

基于为高速公路危化品运输事故应急管理提供信息化手段的目标,将高速公路危化品运输安全保障系统定位为基于具体高速公路的危化品运输事故应急管理系统,其用户主体为高速公路运营管理部门;系统基于高速公路的监控、通讯系统进行二次开发与集成,充分利用并整合高速公路的数据采集与处理、专业软件分析与辅助决策以及信息发布资源,采用三维GIS平台进行集成开发,形成了涵盖危化品运输风险源识别与管理、危化品运输事故应急处置及信息发布等功能于一体的专业化信息系统,并在高速公路中得到了实际应用。     

文本数据驱动下的高速公路事故持续时间预测模型

事故持续时间的预测是高速公路应急管理的基础,及时准确的事故持续时间预测可为道路疏导和组织救援提供可靠依据.针对道路交通事故信息及其异质性主要以自由流文本存在的问题,研究了基于文本数据的高速公路事故持续时间预测方法,可应用于以自然语言形式存在的任何信息文本.并在此基础上,构建V-Fisher有序聚类模型,结合多种文本分类算法,开展模型结果的对比分析.结果表明,与一般回归算法相比,V-Fisher有序聚类模型可更好的实现对事故持续时间的预测,且通过集成学习(SVR+LR)建立的分类模型准确率达到0.82,取得良好的预测效果.      

动态分段技术在高速公路应急救援指挥系统中的应用

动态分段技术是一项新的线性特征的存储、显示和分析技术,在建立高速公路应急救援指挥系统的过程中,有很多事件的处理过程涉及到了针对线状道路的属性定位问题。文中介绍了动态分段技术的基本概念和基本原理,并结合实际介绍了动态分段技术在高速公路应急救援指挥系统中的应用实例,包括事故定位、影响分析、路况查看等多项问题。使用ArcGIS Server组件与.NET平台实现了基于动态分段技术的高速公路应急救援指挥系统,表明动态分段技术在该系统中的适用性。     

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。     

路网环境下考虑大型车混入率的事故疏散诱导模型

大型车的混入对高速公路交通流产生了较大的影响，尤其是在交通事故情景下。为了引导事故条件下驾驶人和组织者做出高效准确的决断，将考虑了大型车混入率的动态空间占有率模型引入到交通波模型，构建干涉与非干涉情景下的交通事故影响模型。以郑尧高速为例，对模型的准确性和可行性进行了验证，分别对干涉情景下的疏散时间、疏散量以及事故发生的位置，车辆数等指标与事故影响程度的指标（包含事故最远排队长度，事故持续时间）关系进行分析。研究结果表明：疏散时间与事故影响程度成正相关关系，疏散量与事故影响程度成负相关关系，而事故发生点与上游匝道之间的距离与其关系不大；道路服务水平为0.456，车辆数为1 321 veh·h^-1时，为了使得分合流区不受影响，在不采取任何措施的情景下，应将大型车混入率控制在50.1%以下，使得最远排队长度在10 km内；当大型车混入率大于58%时，将很难通过干涉引导避免对上游分合流区产生影响；在35 min以内采取干涉措施的效果最为明显，而大于35 min时，事故持续时间会发生一个急剧的增加，不利于路网恢复，之后事故恢复时间将趋于平稳；对道路交通量进行模拟可知交通量每增加50 veh，疏散时间和距离增加的范围为[1.5 min，3.6 min]和[1.209 km，1.543 km]。研究结果可为高速公路事故诱导策略制定和疏散效果提升提供参考。     

高速公路交通事故交通流辐射分析与仿真研究

针对目前我国高速公路2次事故多发的特点,从初次交通事故交通流辐射分析入手,阐述高速公路交通事故影响范围和影响时间的分析方法.建立基于TransModeler微观交通仿真平台的交通事故辐射分析模型,对其中一种紧急事件的交通流辐射范围进行实例分析.本模型可为交通事故或其他突发事件的信息发布、预警提供信息与决策支持,从而达到...     

基于工作流模型的水上交通事故应急处置效能评价

应急处置中密集的信息传递和交换对应急处理的最终效果具有重要的影响。现有对水上交通事故的应急处置机制中缺乏对救援时效与决策指令流的量化建模与性能提升策略的研究。为此,引入工作流模型以优化水上应急处置指令传递与信息流动的时效性和准确性。通过分析水上应急处置流程,设置典型的水上交通事故场景,在组织部门-执行时间-应急资源-消息传递网(OTRM-NET)工作流模型的基础上增加了指令存储库所。在传统的 Petri 网建模基础上,提出了一种包含了信息反馈的水上交通事故应急处置的建模方法。之后,利用模型的时间性能获得应急处置的预估时间,通过仿真实验对比 OTRM-NET 与传统应急救援方法在水上应急处置的用时,并采用错误传递率定量表示信息传递效能,提出了评价指令传递性能的算法,并应用该算法对应急处置预案进行了模拟计算,得到其信息传递效能。对一种典型的水上交通事故案例,对比 OTRM-NET 与传统应急救援方法的结果显示,OTRM-NET 在已设置案例中用时平均降低了2721 s,减少了应急流程所消耗的时间。以事故船舶信息传递库所为例,通过设计工作流的优化方案,其中船舶交通管理系统(VTS)发现事故出错的全局传递率从15%降低到9.52%,局部传递率从37.5%降低到22.22%。这表示,相比 VTS 确认船舶信息添加前,VTS 发现事故出错对于整个工作流的影响降低了36.53%,对于事故船舶信息传递路径上的影响降低了40.75%。同时可以提前2个任务周期发现并纠正错误,从而有效降低指令执行偏差。该模型和效能评价方法可以对预案编制、应急工作流提供有效的决策支持。      

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。     

交通事故导致的高速公路拥堵状态判别方法

为量化分析不同交通事故条件下的高速公路路段拥堵情况,研究路段偶发性拥堵规律,本文构建了1个基于行程时间可靠性指标的高速公路路段拥堵判别方法。建立基于美国《公路通行能力手册》中行程时间可靠性分析方法的路段行程时间可靠性模型,并采用西南某高速公路路段实际数据校准模型。利用蒙特卡洛模拟方法生成交通事故场景,将交通事故解构为交通事故发生位置、交通事故严重程度、交通事故持续时间、交通事故发生频率4个特征,并以行程时间指数为路段拥堵量化指标,研究不同交通事故特征水平下的高速公路路段拥堵规律,并判别路段拥堵程度。研究结果表明：美国《公路通行能力手册》的行程时间可靠性分析方法具有可移植性,校准后可应用于国内高速公路路段;交通量接近饱和时,交通事故发生在出口匝道段的拥堵程度高于基本路段与入口匝道段,单车道关闭场景下的交通事故影响远高于路肩关闭场景下的交通事故;交通量接近自由流状态时,拥堵程度对严重程度不敏感;任何交通量水平下,单车道关闭场景下的交通事故持续时间一旦超过15 min,路段拥堵程度极有可能剧增。本文构建的路段拥堵判别方法,可以在精细化探究偶发性交通事故拥堵规律的同时划分路段拥堵等级,为相关部...     

交通事故现场管理安全测度评价

为了保证交通事故现场处理人员的人身安全,避免二次交通事故发生,分析了影响交通事故现场安全性的因素,建立了系统动力学模型,对交通事故现场安全水平进行了动态预测。为了将管理水平量化处理,以各因素的资金投入标定事故现场管理的水平,通过系统仿真,得到各因素管理水平的变化对交通事故现场安全程度的影响。研究结果表明,人的因素是影响交通事故现场安全水平的主要因素,管理因素次之,加强人为因素的管理是提高交通事故现场安全性,预防二次事故发生的主要手段。     

老城区道路安全改善措施优选方法

基于某老城区代表性路段几何特征和交通流特征的调查数据及相应交通事故资料,运用灰色关联分析理论确定影响因素与道路交通事故率的绝对和相对关联度,提出道路改善措施优先顺序;为验证上述分析的正确性,运用Pearson相关分析和多元逐步回归分析,建立了事故率与高相关因素之间的简单多元回归模型,利用该模型预测改善后道路安全水平。     

修正四阶段法在城市交通抗灾规划中的应用

根据地震环境下不同恢复阶段的社会经济活动及交通系统特性,对传统交通预测四阶段法———出行产生、出行分布、方式划分、交通分配的宏观模型进行了修正,讨论了不同模型的参数变化趋势,建议了参数的调整原则及方法,进而以修正四阶段法为基础进行震后交通需求预测。该方法简便易行,预测得到道路通行能力、流量、负荷度和平均运行时间等多个指标,为城市交通系统防灾规划提供决策依据。最后,结合我国东南沿海某城市的工程实践,有针对性的进行了应用和验证。     

高速公路危化品事件处置持续时间预测模型

为准确预估危化品事件影响的时间、支撑高速公路危化品运输应急处置,基于危化品运输事故历史数据,构建高速公路危化品事件处置持续时间的预测模型.首先在事故特征分析的基础上,初步选取影响因子;利用Spearman秩相关系数对各因子进行相关性检验,确定危化品特性、危化品泄漏量及所需要驳货车的数量作为模型的输入变量;基于TSK型模糊推理系统,采用ANFIS方法建模;最后采用实例对模型进行验证并作误差分析.结果表明,模型预测结果与实测值吻合良好,且输入参数数目控制在合理范围内,能够为危化品事件救援提供必要的参考.