改进的山区高速公路伤亡事故贝叶斯网络及事故成因分析

为研究山区高速公路伤害和死亡事故的致因因素,利用故障树建立伤亡事故的贝叶斯网络模型,分别从人、车、路、环境4个方面分析事故影响因素,通过推理和计算可得出相应的发生概率.考虑故障树模型欠缺多态性、相关性和不确定性,提出改进的山区高速公路贝叶斯模型.研究发现:在受伤事故中,车辆因素和驾驶员因素占比最大,其次为道路和环境因素;在死亡事故中,道路因素占比相较于伤害事故增大,明显大于驾驶员因素;其中车辆类型为大型车、夜间无照明和超载3个致因因素导致伤亡事故的可能性增大最为显著.提取危险程度较高的影响因素并提出交通安全改善建议,对山区高速公路交通安全的改善治理工作具有重要意义.     

山区公路平曲线路段线形与行车减速模型

山区公路作为交通事故的多发地段,行车速度和行驶轨迹因素在事故致因中占有相当的比重,公路线形是决定车辆行驶速度的基础。以山区公路车辆运行速度作为主要研究对象,将山区公路弯道路段入弯前车辆减速行为的观测和调查数据作为参考对象,建立山区公路平曲线路段的驾驶员行车速度控制模型,并利用实例对行车减速模型进行了对比验证。计算结果表明,所建减速控制模型可行、有效,能较好地模拟车辆经过限速标志或路面减速标识路段时的减速行为,为山区公路线形设计、行车安全性分析与评价,以及山区公路交通安全改善提供新的理论方法与指导依据。     

基于概率的双车道曲线路段驾驶员心率预测指标

为了研究山区双车道公路曲线路段驾驶员心率的变化规律,在武陵山区公路S228进行了实车实验.提出了心率超限概率作为衡量驾驶员心率变化水平的新指标,并分析了该指标依横向力和纵坡的变化规律.最后,使用机器学习建立了预测模型.结果表明:在上坡路段,驾驶员的心率超限概率主要受横向力影响;横向力水平相同的条件下,驾驶员在下坡路段的...     

考虑人车交互的两相位信号控制交叉口行人专用相位设置条件

为准确分析机动车避让行人条件下行人专用相位设置的合理性,研究了行人专用相位对交叉口通行效率的影响,提出了一种考虑人车交互的行人专用相位的设置条件。首先,分析了行人流量、机动车流量与人车交互行为的关系,建立了考虑避让率的人车交互行为模型。其次,假设车辆到达服从泊松分布,分别建立交叉口机动车内乘客以及过街行人延误模型;以设置行人专用相位前后的交通参与者总延误为主要指标,提出行人专用相位设置条件。再次,基于信号控制交叉口的人车交互行为视频,标定了所提出模型的各项参数;通过数值仿真分析了不同行人与机动车流量条件下,设置行人专用相位后交通参与者总延误的变化,并据此确定了设置条件中调整系数在不同交叉口工况下的取值。最后,根据上海市实地调查数据建立了微观仿真模型,建立常规信号控制与行人专用相位两个场景对比总延误、排队长度、机动车通过量等指标。结果表明:人车交互行为对交叉口交通参与者总延误具有较大影响,应当将人车交互因素纳入行人专用相位设置条件;在机动车流量相同的条件下,行人流量越多设置行人专用相位后延误增量越小;车辆避让率越高,设置行人专用相位后延误增量越小。     

城市干路交叉口路侧交通标志遮挡失效研究

为了分析外侧车道中大型车对城市干路交叉口路侧交通标志遮挡的影响,基于空间遮挡模型存在缺陷,研究了交叉口路侧交通标志时间遮挡模型.通过驾驶人最大视域角及小型车、大型车在路段上运行时与交通标志存在的几何关系,确定了遮挡模型的开始计数条件、停止计数条件及遮挡判定条件.以驾驶人视认交通标志需要的最小时间为依据,建立驾驶人错过交通标志的概率模型.利用Vissim仿真获取仿真时间、车辆编号、路径编号以及小型车、大型车车头坐标等数据,依据遮挡模型的3个条件进行小型车驾驶人错过交通标志的概率计算.从外侧车道中大型车比例和行驶速度2个方面分析其对交通标志遮挡的影响.结果 表明,原始数据下得到小型车驾驶人错过交通标志的概率为0.042 6.在交叉口进口道交通量、绿信比等参数不变的条件下,将外侧车道中大型车比例由0.10增加至0.40时,小型车驾驶人错过交通标志的概率由0.021 3增加至0.117 6,二者呈正相关;外侧车道大型车行驶速度增大,驾驶人错过交通标志的概率并非一定降低,还取决于外侧车道中大型车的数量.      

山区公路弯道预警方法研究

山区公路弯道的事故率往往高于普通路段,驾驶人由于视距等原因对弯道风险产生识别模糊的现象,基于此提出了一种弯道预警方法.针对山区公路上行驶前方是否为弯道进行预警,以前车的驾驶状态和环境因素为依据进行建模,为后车提供有效的信息以完成信息的链式传递.分析了速度和三向加速度与弯道条件的关系,通过频率分布图与相关系数的计算,从统计学的角度说明了4个变量作为模型自变量的可行性.同时考虑到驾驶人的性格等个人因素的影响,以历史数据为基础,利用以处理时序数据见长的Elman递归神经网络构建预警模型,并将该模型与二元逻辑回归、BP神经网络等方法进行对比,其准确率达到85.59%,验证了模型的有效性.      

山区公路黑点段鉴别新方法与实例研究

山区公路黑点段鉴别研究是交通安全领域的一项重要研究内容,当道路技术指标不能够为车辆运行提供安全保障时,车辆运行将趋向于危险,形成黑点段.车辆运动过程中对安全影响较大的参数是运行速度和加速度,它们在不同程度上反映出车辆的运行状态.通过综合分析速度连续性因素和加速度因素,提出一种山区公路黑点段鉴别新方法——车辆运动参数综合分析法.在阐述该方法基本思想的基础上,制订出切实可行的应用条件和技术步骤,实例研究表明该方法能够对复杂道路条件下的山区公路黑点段进行有效鉴别.     

山区高速公路伤亡事故故障树模型及事故成因分析

为了研究山区高速公路伤亡事故的成因,依据多事件链原理,建立了以伤亡事故为顶上事件,驾驶员、车辆、道路、交通环境等因素为中间事件,25项具体事故原因为基本事件的山区高速公路伤亡事故故障树模型,确定了故障树模型的结构函数,并据此找到了事故发生的47条事故链。采用自顶上事件至基本事件的定量分析方法,计算得到各条事故链的概率,并确定出了诱发伤亡事故的6条关键事故链。研究结果表明,山区高速公路伤亡事故发生的6项主要原因:1)驾驶员判断失误且未与前车保持安全距离;2)公路照明设施不足且能见度较低;3)驾驶员判断失误且操作不当;4)大型车所占比例较大且超载行驶;5)道路纵坡较大;6)长大下坡坡底车辆制动失效。其中,驾驶员、车辆、道路、交通环境各因素所占比例分别为34.3%、25.5%、28.1%、12.1%。     

山区普通干线公路事故多发点风险致因分析

为分析“人-车-路-环境”等多要素相互作用对山区普通干线公路运营风险的影响,基于贵州黔南州普通干线公路近3年事故多发点的交通事故与道路线形数据,采用改进的多维加权关联规则算法,深入挖掘事故多发点多要素风险因子的影响机理。结果表明:山区普通干线公路交通事故的主要形态为碰撞,主要原因为占道行驶和超速行驶;易引起事故的风险因素组合有雨天与超速行驶、急弯路段与违规占道行驶等。故建议加强急弯陡坡等线形不良路段的车辆违规变道、违规占道与超速行为管理,并加强雨天道路湿滑环境下的减速慢行警示与控制。     

基于部分优势比的公路隧道交通事故严重程度分析模型

为了明晰公路隧道交通事故严重程度的影响因素,在分析了16条公路隧道3年内发生的296起交通事故的空间特性、事故形态及其发生原因的基础上,以交通事故严重程度为因变量,将其分为仅财产损失、轻伤、重伤或死亡事故3个等级,从人、车和隧道行车环境3个方面选择了14个交通事故严重程度的潜在影响因素,分别采用有序Logit模型和部分优势比模型建立交通事故严重程度分析模型,并采用Brant检验判断比例优势假设。研究结果表明：与公路隧道交通事故严重程度显著相关的有4个自变量,分别为是否涉及大货车、事故涉及车辆数、事故发生时间和天气因素,其中是否涉及大货车、事故发生时间和天气因素3个自变量满足比例优势假设,而事故涉及车辆数不满足比例优势假设;对于部分优势比模型来说,涉及大货车的事故发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比不涉及大货车的事故分别增加10.2%和3.4%,多车事故发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比单车事故分别增加1.9%和5.9%,夜间发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比白天分别增加5.6%和1.7%,非雨天发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比雨天分别增加4.5%和1.5%。