基于故障树贝叶斯网的山区高速公路事故成因分析

为分析山区高速公路事故致因因素,采用故障树及贝叶斯网方法,分析各因素对事故的贡献率.建立以事故为顶事件,驾驶员、车辆、道路及环境为次顶事件,事故因素为基本事件的故障树模型;构建基于故障树的贝叶斯网模型,对人、车、路及环境各方面单独分析,定义证据节点的诊断方式计算4个方面的后验概率,找出各方面中最敏感的事件.结果表明,对事故影响较大的基本因素为"未保持安全距离""超限超载""长大下坡坡底"和"夜间无照明";驾驶员、车辆、道路及环境对事故的贡献率分别为54.4%,32.2%,48.1% 和4.5%;对人、车、路及环境最敏感的事件分别为"操作不当"、"超限超载"、"长大下坡坡底"和"能见度不足";基于故障树的贝叶斯网模型不仅可以更高效和简便地对基本因素进行概率推理,而且还能得出更可靠的推论.      

道路交通事故致因分析方法综述

为改善我国的道路交通安全状况,对交通事故致因分析方法进行了综述.首先介绍了当前全球以及中国的道路交通事故情况,分析了交通事故致因分析的意义.通过文献阅读,了解到交通事故致因分析方法的主要种类有：计数数据模型,离散选择模型,路径模型和结构方程模型,决策树,贝叶斯网法;并对各个方法的优缺点和适用性加以分析.最后,指出交通事故数据质量是决定交通事故致因分析结果的重要因素,并应详细分析交通事故的影响因素,针对不同的研究对象采取适当的分析方法加以研究.     

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.     

基于贝叶斯网络的城市平面交叉口交通事故分析

应用贝叶斯网络对城市平面交叉口交通事故进行了分析。以3 584起交通事故数据为分析依据,基于专家知识和数据融合方法建立了城市平面交叉口交通事故分析的贝叶斯网络结构,利用服从Drichlet分布的贝叶斯方法对贝叶斯网络进行了参数学习。结合网络模型,应用联合树引擎算法推断了在车辆类型、交叉口类型、交叉口控制方式和交通参与者等因素的影响下平面交叉口交通事故类型的变化。研究结果表明,在城市平面交叉口中,由自行车导致的正面碰撞事故的概率最大,为22.83%,由于交通参与者转向不当引起的侧面碰撞的概率为23.44%,同时也易导致刮擦事故的发生;交通参与者的感知判断失误导致尾随碰撞事故的概率为23.62%。     

低等级公路交通事故致因复杂网络建模与分析

低等级公路交通事故风险因素构成复杂且相互关联。为了明确事故的内在成因,基于实际事故数据对致因要素进行提炼、分类,构建低等级公路交通事故致因复杂网络模型。通过分析网络总体结构特征、节点特征和网络全局效率,寻找关键致因要素,探索事故致因要素相互作用机理。研究结果表明,低等级公路事故致因要素间耦合作用强,要素状态变化易引起连锁反应;无机非隔离、机动车不按规定让行最容易导致低等级公路系统整体安全性下降,非机动车交通事故是风险防控重点。研究结论有助于判别低等级公路系统管理的薄弱环节,预防交通事故发生。     

桩锚支护边坡失稳风险评价的改进故障树分析方法及应用

针对目前公路边坡运营期安全评价问题突出,而传统的风险分析方法存在定量化水平不足、应用复杂的问题,提出了一种基于改进故障树分析和等风险图法的桩锚支护边坡失稳风险评价方法。该方法基于底事件实际故障程度利用T-S模糊故障树分析计算桩锚支护边坡失稳可能性,克服了传统故障树分析底事件概率获取困难、事件关系具有模糊性和未考虑事件中间故障程度的问题,降低了故障树分析的应用难度,扩展了其功能。同时,将等风险图引入桩锚支护边坡失稳风险评价中,用风险损失效用值量化损失,用风险系数定量评价边坡失稳风险量,有效提高了桩锚支护边坡失稳风险评价的定量化水平。实例分析表明:该方法比传统故障树分析更加方便、实用,能准确、定量地评价桩锚支护边坡失稳风险,评价结果与现场实际情况和监测数据吻合良好。     

基于文本挖掘的内河船舶碰撞事故致因因素分析与风险预测

作为一种典型的高风险海事事故,内河船舶碰撞事故致因因素众多.为了明确内河船舶碰撞事故致因因素,分析内河船舶碰撞风险,选取2013年至2017年长江内河航道419起船舶碰撞事故报告作为文本挖掘语料,将语料库中的人为因素、船舶因素、自然环境因素以及管理因素作为目标数据,利用R语言和文本挖掘方法,获得包含特征值和特征值权重属性的高维稀疏的原始特征向量空间集合,对tf-idf公式进行平滑改进,解决了文本识别过程中无法识别统计较为生僻的专业名词的问题,提升了文本挖掘方法在交通运输领域的适应性.使用统计对其进行降维,获得最终33个维度的文本特征项,确定了船舶碰撞风险致因因素.通过实验验证了文本挖掘得出的船舶碰撞致因因素置信率达到了81%.以碰撞过程中的4个步骤为主线,构建基于"人-船-环境-管理"系统的船舶碰撞风险贝叶斯网络结构,计算贝叶斯网络结构中各节点的条件概率表,进行船舶碰撞风险建模.结合贝叶斯网络实现内河船舶碰撞事故的风险预测,并通过反向推理确定了人为因素是船舶碰撞事故致因中的首要因素.      

诱发道路交通事故的关键因子分析方法研究

为探究造成道路交通事故的关键成因,对道路交通事故的主要影响因素进行了多因致果集中分析,构建了涵盖机动车驾驶入、非机动车驾驶人、行人及乘车人、道路环境、意外的道路交通事故成因指标体系,运用因子分析法对指标体系进行降维处理,得到了造成道路交通事故的关键因子,进而提出了道路交通事故关键因子分析步骤.以我国2006~2012年全国道路交通事故统计为例,对原有38个相关联评价指标进行综合分析,结果表明:道路交通事故的关键成因是机动车非法行驶与停靠致因因子(贡献率57.34%)、交叉口与路段非法穿越道路致因因子(贡献率23.12%)和道路设施不健全与交通工具故障致因因子(贡献率12.58%)三方面.      

城市道路平面信号交叉口交通事故成因分析

为探究城市道路平面信号交叉口交通事故成因,增强城市道路交叉口安全管控,本文基于事故统计数据,采用故障树分析、事件树分析及风险分析方法,得到了以下结论:1)在导致交通事故发生的因素中,人、车、路和环境因素的占比分别为59.7%、10.1%、17.4%和12.8%.其中"行人闯红灯""未保持安全车距""路面湿滑"和"驾驶员注意力不集中"为主要影响因素;2)追尾事故和机动车碰撞行人事故为城市道路平面信号交叉口交通事故的主要事故形态,通过建立包含这2种事故形态的事件树模型,得到了2条中高风险事件链,同时表明,相对于"路面湿滑""驾驶员注意力不集中"对这2种事故形态的发生影响均较大.最后,针对高风险因素,提出了相应的预防控制措施.     

基于贝叶斯网络模型的道路交通事故链生成与演化研究

为了研究道路交通事故链的生成和演变规律并全面反映道路交通事故的产生机理,以美国100-Car自然驾驶研究数据为基础,充分考虑了驾驶员状态和驾驶行为对道路交通安全的影响,构建了事故发生前驾驶员状态和行为特征参数等变量,并与其他传统驾驶员特征、道路交通特性以及环境特点等影响因素变量共同建立了关于道路交通事故风险类型的贝叶斯网络模型。在贝叶斯网络模型基础上,引入事故因果链理论,利用有向无环网络中简单路径搜索算法生成事故链集合,并采用信息增益特征选择方法识别关键事故链。通过100-Car自然驾驶数据得到的关键事故链显示,单车事故类型更容易在弯道和坡道条件下驾驶员无注意力转移或进行简单非驾驶任务的情况下发生;而正面、侧面和尾部碰撞事故类型的发生,往往在水平直线道路条件下,伴随着驾驶员注意力由前方道路转移至两侧车窗或内后视镜,以及驾驶员非驾驶任务变复杂的情况。通过改变事故链中各节点的状态概率,可以探索不同类型事故的演化路径和规律,克服了传统方法对每个道路交通事故致因因素进行独立分析的局限性,揭示了事故链中影响因素/事件之间的相关关系,为更好地掌控道路交通风险状态和实现事故链阻断提供了新的思路。     

基于GIS分析的深圳市道路交通事故空间分布特征研究

掌握城市道路交通事故空间分布特征是城市道路交通安全管理的重要基础。基于深圳市2014~2016年的道路交通事故数据,首先应用地理编码方法对原始事故记录进行空间定位,形成事故的空间分布。其次针对考虑/不考虑路网密度的2种情况,应用密度分析方法对道路交通事故多发的区域和事故严重程度较高的区域进行鉴别,比较2种情况下区域分布的差异并分析造成这种差异的可能原因。最后利用异常点分析和热点分析2种空间聚类分析模型对事故严重程度较高的区域进行进一步鉴别,并对密度分析和聚类分析2种方法得到的结果进行了比较。密度分析结果表明：就事故频度而言,深圳市中心城区单位面积上的交通事故频度较高,而郊区单位长度道路上的交通事故分布更为密集;就事故严重程度而言,郊区的交通事故平均严重程度高于市中心区域。造成上述差异的原因可能与郊区道路限速较高等因素有关。聚类分析结果与密度分析结果相近,在郊区形成了高严重程度的事故聚类,而在中心城区形成了低严重程度的事故聚类,说明郊区的交通事故严重程度总体高于市中心区域。从2种方法的比较来看,密度分析简单易行,有助于交通管理部门对城市交通事故空间分布特征直观快速的了解;聚类分析可精确到事故点,为精细化的交通安全管理工作提供支撑。研究结果表明基于密度分析和聚类分析的研究方法对于确定道路交通事故空间分布特征有良好的作用。     

国外乡村公路交通事故主要致因综述

根据美国、加拿大、英国、澳大利亚等国关于乡村公路交通事故的数据和资料,以人的行为为重点,对乡村公路交通事故的致因进行归纳分析,主要有:第一,乡村公路上男性、年轻人、轻型货车乘员和后座乘员的安全带使用率较低;第二.乡村公路上男性和年轻人倾向于超速行驶,摩托车和小型车超速行驶的比例较高,在周末和夜间超速行驶的比例较高;第三,男性和年轻人是乡村公路上酒后驾驶的主要人群,周末和夜晚因酒后驾驶导致的交通事故较多;第四,乡村公路交通事故中男性疲劳驾驶的比例低于女性,年轻人疲劳驾驶的比例仍较高,周末、夜间和下午的因疲劳驾驶导致的交通事故较多;第五,65岁以上的老年驾驶员容易在乡村公路上发生由于未按规定让行和不遵守交通信号指挥而造成的交通事故;第六,导致乡村公路交通事故的道路环境因素主要有道路环境突变、车道狭窄、弯道半径过小、安全视距不够等;第七,乡村公路的交通事故救援响应慢、质量低、效果差.     

山区高速公路隧道路段与开放路段的事故影响因素分析

高速公路隧道构造特殊且通行环境复杂,因而通常事故多发。为探究高速公路隧道路段与开放路段事故影响因素和严重程度致因机理的差异,采集沪昆高速邵怀段2011—2016年期间1 537起事故为研究样本;以事故发生路段为响应变量构建逻辑回归模型,解释各种风险因素对事故发生路段倾向性的影响差异;分别针对隧道路段与开放路段建立模型研究事故伤害严重程度的影响因素。建立二元Logit回归模型分析事故的发生倾向性和2类路段的事故严重程度的影响因素;采用随机参数Logit模型以反映异质性条件对参数的影响。统计表明:与疲劳驾驶、未保持安全距离相关的事故发生在隧道路段的概率更高,其事故发生概率分别是开放路段的2.373和2.482倍;与隧道路段事故严重程度正相关的因素包括下坡（坡度2%以上）、夏季和超速行驶,其中下坡（坡度2%以上）段的严重事故发生的概率为上坡（坡度2%以上）的3.397倍,夏季的严重事故发生概率为秋季的3.951倍,超速行驶相关的严重事故发生概率为其他不当驾驶行为的4.242倍;与开放路段事故严重程度正相关的因素包括超速行驶和疲劳驾驶,其中超速行驶相关的严重事故概率是其他不当驾驶行为的2.713倍,疲劳驾驶相关的严重事故概率是其他不当驾驶行为的4.802倍。研究表明,山区高速公路隧道路段与开放路段的事故发生概率及其严重程度的影响因素存在一定的差异性,研究结论可为山区高速公路差异管理方案制定提供依据。      

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。     

Car drivers' road safety performance: A benchmark across 32 countries

The road safety performance of a country and the success of policy measures can be measured and monitored in different ways. In addition to the traditional road safety indicators based on the number of fatalities or injured people in road traffic crashes, complementary road safety performance indicators can be used in relation to vehicles, infrastructure, or road users' behaviour. The last-mentioned can be based on data from roadside surveys or from questionnaire surveys. However, results of such surveys are seldom comparable across countries due to differences in aims, scope, or methodology.This paper is based on the second edition of the E-Survey of Road Users' Attitudes (ESRA), an online survey carried out in 2018, and includes data from more than 35,000 road users across 32 countries. The objective is to present the main results of the ESRA survey regarding the four most important risky driving behaviours in traffic: driving under the influence (alcohol/drugs), speeding, mobile phone use while driving, and fatigued driving. The paper explores several aspects related to these behaviours as car driver, such as the self-declared behaviours, acceptability and risk perception, support for policy measures, and opinions on traffic rules and penalties.Results show that despite the high perception of risk and low acceptability of all the risky driving behaviours analysed, there is still a high percentage of car drivers who engage in risky behaviours in traffic in all the regions analysed. Speeding and the use of a mobile phone while driving were the most frequent self-declared behaviours. On the other hand, driving under the influence of alcohol or drugs was the least declared behaviour. Most respondents support policy measures to restrict risky behaviour in traffic and believe that traffic rules are not being checked regularly enough, and should be stricter.The ESRA survey proved to be a valuable source of information to understand the causes underlying road traffic crashes. It offers a unique database and provides policy makers and researchers with valuable insights into public perception of road safety.     

全网络神经模糊控制在城市单路口交通实时控制中的应用

在已有城市单路口交通模糊控制方式和控制策略的基础上，提出了基于全网络化结构的神经模糊控制方法。方法考虑了影响信号灯控制策略的各种因素，根据分级并行控制思路，对车流采用不同的优先级和不同的控制策略进行协调控制，提高了系统的实时性，降低了系统的复杂性。采用6层全网络结构的神经网络进行了控制算法的实现，并利用已有数据对神经网络进行了学习训练，使网络结构和参数具有更为广泛的适用性。     

道路因素对典型较严重道路交通事故严重性的影响分析

基于道路交通事故数据探究事故影响因素对于认识事故的影响因素、提高交通安全水平具有重要意义。利用近年来国内典型较严重道路交通事故数据,应用泊松模型和负二项模型,以区分事故形态的方式建立追尾事故、侧碰事故及撞行人事故的事故死亡率的道路影响因素分析模型。这些模型以三类事故中涉及人员的死亡数为因变量,以一系列道路因素为自变量,将事故涉及人数作为偏移变量。模型的具体形式以过离散系数及赤池信息量准则(AIC)为依据进行选择。结果显示,追尾事故的死亡率与道路等级、路侧防护设施显著相关;侧碰事故则与天气、路表情况、路口路段位置、坡度以及道路结构有关;撞行人事故与路表情况、道路等级、车道数、平曲线半径有关。本文拓展了事故严重性研究的深度,其研究成果对于更好地利用重特大事故的深入调查数据有现实意义,也可为事故分析及道路设计等提供借鉴。      

What affects pedestrian crossing difficulty at urban intersections in a developing country?

In developing countries, road traffic crashes involving pedestrians have become a foremost concern. At present, road safety assessment plans and selection of interventions are primarily restricted to traditional approaches that depend on the investigations of historical crash data. However, in developing countries such as India, the availability, consistency, and accuracy of crash data are major concerns. In contrast, proactive approaches such as studying road users' risk perception have emerged as a substitute method of examining potential risk factors. An individual's risk perception offers vital information on probable crash risk, which may be beneficial in detecting high-risk locations and major causes of crashes. Since the pedestrian fatality risk is not uniform across the urban road network level, it may be expected that pedestrians' perceived risk measured in terms of “crossing difficulty” would also vary across the sites. In this perspective, the present paper establishes a mathematical association between the pedestrians' perceived “crossing difficulty” and actual crashes. The model outcome confirms that pedestrians' perceived crossing difficulty is a good surrogate of fatal pedestrian crashes at the intersection level in Kolkata City, India. Subsequently, to examine the impact of traffic exposures, road infrastructure, land use, spatial factors, and pedestrian-level attributes on pedestrians' “crossing difficulty”; a set of Ordered Logit models are developed. The model outcomes show that high vehicle and pedestrian volume, vehicular speed, absence of designated bus stop, the presence of inaccessible pedestrian crosswalk, on-street parking, lack of signalized control (for both vehicle and pedestrian), inadequate sight distance, land use pattern, slum population, pedestrian-vehicular post encroachment time, waiting time before crossing, road width, and absence of police enforcement at an intersection significantly and positively increase pedestrian's crossing difficulty at urban intersections. To end, the model findings are advantageously utilized to develop a set of countermeasures across 3E's of road safety.     

福州市城区骨干路网快速化提升方案研究

超大型、大型城市的“空间集聚”效应给城市交通系统带来了巨大压力，对城市道路进行快速化提升是一种行之有效的解决之道。福州市的城市发展阶段和城市路网形态非常具有典型性，因此对福州市骨干路网快速化方法进行研究。分析了福州市骨干路网的建设发展情况，结合现场踏勘、交通大数据分析，提出了一种路网系统层面的快速化提升方案，并从新增二点五环、北扩三环、工业路—国货路快速化等方面，对总体方案进行了有效性分析。