高速公路事故多发路段的鉴别及成因分析

事故多发路段是影响高速公路安全性的关键因素。为了对高速公路事故多发路段进行有效鉴别,采用累积频率法作为事故多发路段的鉴别方法。以广云高速公路马安至河口段为例,结合累积频率法分析了该路段近三年的交通事故数据,确定了事故多发路段并对其事故成因进行了相应的探讨。     

山区公路危险路段(点)鉴别方法探讨

针对目前山区公路危险路段(点)的鉴别方法较少的情况,在分析山区公路交通事故与道路条件之间的关系及现有事故多发路段鉴别方法的基础上,提出了当量事故数鉴别指数非定长分段法,对山区公路危险路段(点)进行鉴别.最后选取云南省昆明至石林高速公路进行了实例验证,验证结果表明,该鉴别方法合理有效,为道路安全审计提供了理论和技术支持.     

事故多发点鉴别及其成因分析

对比分析了事故多发点鉴别及其成因方法,归纳总结了各种方法的优缺点及适用条件。提出了基于BP神经网络的高速公路事故多发点鉴别方法,并应用实际高速公路交通事故数据,标定了网络的权值矩阵和偏置向量,该方法能有效解决矩阵法中人为确定边界的不足。针对事故多发点的突出事故诱导因素问题,提出了基于动态模糊聚类的多发点成因分析方法,该方法能将众多的事故诱导因素聚类为从主要原因到隐患原因等4个类别,进而得出较客观的成因分类结果。     

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。     

交通事故多发路段研究

通过对已有的道路交通事故多发路段鉴别方法的分析,在累计频率法的基础上进行了改进,并编制了相应的计算机程序。通过程序以一定的步长重新划分路段单元,多次搜索事故多发路段位置,并进行精简合并处理。结果表明可以有效的减少事故多发路段鉴别遗漏,并准确定位。数据分析表明了事故多发路段的死亡人数和事故数量远高于正常路段,因此通过对事故多发路段的整治可有效的增加道路交通的安全性。     

京台高速长大纵坡路段事故多发点鉴别及成因分析

为保证京台高速长清段长大纵坡路段公路运营安全,减少事故发生,运用累计频率法对事故多发点进行鉴别并以调研数据为基础对事故成因进行分析。研究结果表明道路线形以及车辆超速是事故多发的主要原因。研究成果可为长大纵坡综合安全设施设置提供基础数据,事故多发点鉴别方法也可运用于其他相似路段。     

浙江S04省道K8+000～K9+000事故多发路段整治研究

事故多发路段是指道路上发生事故明显突出的路段或路口,事故多发路段通常所占有的道路长度很少,交通事故次数却非常频繁,具有非常大的危害性。对事故多发路段的整治工作主要分为3个步骤:事故多发路段的鉴别,事故多发路段的原因分析,针对事故多发的原因提出整改对策。该文结合浙江省S201(S04)K8+000～K9+000事故多发路段整治工作,以事故数-事故率法作为鉴别方法,采取调查统计、多因素结合的成因分析方法,提出相应的整治对策。     

基于单元法的事故多发路段的鉴别分析

介绍了以考虑道路线形特征划分单元路段的单元法,分析了当量事故经济损失的计算方法,结合传统事故多发路段鉴别方法,对累计频率法进行优化,并对工程实例进行分析,提出基于单元法进行事故多发路段鉴别分析的具体操作步骤。     

交通事故多发点鉴别方法的比较研究

文中分析了国内外事故多发点(段)的定义,详细介绍了事故多发点(段)现有的鉴别方法,通过对比分析,对道路交通事故多发点(段)的鉴别方法优劣进行了综述,从而提出了对交通事故多发点(段)鉴别有实际价值的方法.     

当量总事故率法在金丽温高速公路部分路段的应用

交通事故多发点(段)占道路长度的比例非常少,但集中了较大部分的道路交通事故,严重降低了道路的服务质量,造成巨大的人身伤害和财产损失,具有非常大的危害性。运用合理的鉴别方法排查事故多发点(段),分析事故多发原因,从而提出相应的改善措施是提高道路安全性既科学又有效的办法。当量总事故率法是建立于事故率法和当量总事故次数法的基础上,集两者之优点的方法。该方法充分考虑道路长度、交通量及交通事故的危险程度,有针对性地鉴别事故多发点(段),并确定哪些事故多发点(段)需要优先整治。     

城市干道系统交通事故预测模型研究

以哈尔滨市干道路网为研究对象,收集到了该路网上468个路段和163个平面交叉口的道路交通数据,以及1999年至2004年所发生的8510起交通事故数据.分析了事故数据的统计分布特性,应用聚类分析技术确定了路段和交叉口的类别 ,并在此基础上分别建立了事故总体和分事故形态的预测模型.论文探讨了高峰时段的事故次数、事故率与路段v/c之间的定量关系.标定出了24个模型,并形成干道系统事故预测模型库.最后,运用所建立的事故预测模型选取了2010年哈尔滨规划路网的一部分进行实例分析,结果表明了预测模型是有效的.     

基于BP神经网络的微观交通安全预测方法

将主成分分析及BP神经网络模型引入到道路交通安全性预测中,从微观层面分析影响交通事故的因素,重点分析道路参数,并形成文中的原始数据。对原始数据进行主成分分析,将结果作为神经网络模型的输入,建立BP神经网络模型,对道路交通安全性进行预测。结果表明,基于主成分分析的BP神经网络模型比一般BP神经网络模型精度更高,而且从微观的层面进行分析可以得到道路参数对交通事故的影响。     

基于新奇检测技术的斜拉索状态评估

探讨了应用基于BP神经网络的新奇检测技术进行斜拉索状态评估的方法.通过对监测系统采集数据分析处理,生成训练神经网络需要的样本数据,按要求训练网络,建立了基于新奇检测技术的多阶段状态评估的神经网络模型,实现了斜拉索状态评估的两个阶段:状态预警、状态异常位置识别.状态异常位置识别采用逐步分区识别的方法,最终将损伤拉索的位置...     

城市盾构隧道施工地表沉降BP神经网络预测应用研究

基于成都轨道交通17号线明光站—九江北站区间的相关监测数据,采用了回归分析方法,利用Matlab拟合Peck法中的相关参数,对DK68+849,DK68+869断面的地表沉降进行了预测分析。同时,通过建立BP神经网络模型,调整相关的网络设置参数来调整模型的MSE值,最终得出最佳预测模型,利用训练出的BP神经网络模型对地表的最终沉降量进行了有效的预测。     

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。     

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.      

基于驾驶行为和信息熵的道路交通安全风险预估

为了精准有效地进行交通事故预防预警，基于车辆OBD驾驶行为数据及信息熵理论，提出了城市道路交通安全风险预估方法。首先，分析异常驾驶行为高发位置与道路交通事故发生位置的关联性；其次，构建以道路交通安全熵为一级指标，急加速率、急减速率、急转弯率、超速率、高速空挡滑行率为二级指标的道路交通安全风险预估指标体系，提出了基于改进熵权法的道路交通安全熵计算方法；然后，基于密度聚类、K-means聚类提出了道路交通安全风险等级数确定方法，并基于K-means聚类建立了风险等级阈值计算方法。研究结果表明：异常驾驶行为高发位置与交通事故发生位置具有一致性；通过对log对数底数选择优化、二级指标零值处理、指标权重分段计算3个步骤改进的熵权法，可弥补log对数函数无法计算零值指标熵值的缺陷，避免指标权重为负、指标熵值与权重反映信息不一致的现象；两步聚类避免了孤立数据点对安全风险等级划分的影响。以重庆市4条城市道路（总长约38 km）进行实例验证后得出，道路交通安全熵与交通事故表征的道路交通安全状态趋势一致；道路交通安全风险等级可划分为高、低风险2级，道路交通安全熵优化阈值为0.042，最后，风险等级划分准确率为87.88%。研究成果可为道路交通安全风险点辨识、交通事故预防预警提供有效的技术支持。