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。     

事故多发路段行车安全隐患检测与预警系统

随着中国进入汽车社会,道路交通安全同题越来越严峻.该文针对事故多发路段,自主研发并制作出了一种行车安全隐患检测与警示系统装置.该系统包括了检测、警示、电源、信号处理4大模块,通过特制的地磁感应棒捕捉运动的导磁体(车辆)对大地磁场的微小扰动信号,经过放大和处理后利用高亮LED灯输出警示信号.该系统通过对司机视觉盲区的冲突车辆的检测与警示,降低车辆冲突的可能性,还能判断车辆超速信息等功能,具有可靠性高、稳定性好、节能环保、低成本、免维护等优点.该系统的应用将有助于降低事故多发路段事故率,雨雾等恶劣天气下警示效果更加显著,保障道路行车安全.     

山区高速公路事故多发路段事故原因分析研究

对某高速公路事故多发段的事故数据进行分析,结合道路线形参数及运行速度等多种因素,指出驾驶人员的反应、车辆组成结构及道路线形、超高、摩擦系数、视距等外部因素的综合作用是山区高速公路事故多发的根本原因。     

道路交通事故多发路段识别方法研究

分析了国内外事故多发路段的识别方法 ,发现它们多数都是建立在事故的历史数据基础之上。为了发现设计和施工中的道路安全隐患 ,提出了利用计算机仿真技术模拟汽车在道路上运行 ,识别道路安全隐患和事故多发路段的方法。     

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。     

基于K-Means聚类算法的高速公路事故多发路段鉴别

为鉴别高速公路事故多发路段,该文提出了一种基于K-Means聚类算法的事故多发路段鉴别方法。针对事故严重程度,引入路产损失与平均伤亡赔偿金作为当量事故数评定指标,对传统的当量事故数进行改进。根据改进当量事故数统计分布特征确定路段划分长度,结合累积频率法对事故多发路段进行初步鉴别。采用K-Means聚类算法对初选的事故多发路段进行聚类分析,得出最终的事故多发路段。为验证所提方法的正确性,对广(州)—梧(州)高速公路河口至平台段事故多发路段进行鉴别。结果表明：相比传统当量事故数,改进当量事故数更能反映事故严重程度;改进当量事故数服从负二项分布,可根据其统计分布特征得出客观的路段划分长度;采用K-Means聚类算法筛选结果优于DBSCAN算法,其筛选的事故多发路段总长度占初选结果的66.7%,该方法可为高速公路事故多发路段治理提供强有力的理论依据。     

某高等级公路事故相对多发路段安全特性分析

在我国大多数公路上存在事故相对多发的路段,文章对某高等级公路事故相对多发路段的道路线形、事故特征、车速特性分布等进行了分析,总结了分析结论,并提出一些安全改善的建议。     

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。     

107国道岳阳至长沙段事故多发路段研究

道路事故状况评价和事故多发路段鉴别是道路安全研究中的重要内容，以107国道岳阳至长沙段的事故多发路段研究为背景，介绍了事故相关因素分析的方法，通过对事故历史资料的统计分析，寻找与道路交通 关的事故成因；针对我国不同地区道路安全状况差异大的特点，提出了适用于我国事故多发位置鉴别的新方法－累计频率曲线法，并在107国道岳阳至长沙段的事故多发路段研究中得到了应用。     

二级公路事故多发路段的安全性评价

针对我国二级公路事故多发的现状,分析平原区某二级公路的事故多发路段,总结了二级公路直线段和曲线段的事故特性,从人、车、路三个方面分析产生交通事故的深层次原因。     

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.     

为防范和减少高速公路碰撞事故 公安部公布1468处团雾多发路段

<正>从公安部交通管理局获悉,为防范因团雾导致的高述公路多车相撞事故,公安部交通管理局部署各地公安交通管理部门对辖区高速公路团雾多发路段进行排查,积极配合交通运输部门和高速公路经营管理单位增设警示提示标志和设施,并通过媒体公布本地团雾多发路段,广泛开展宣传提示。据统计,全国公安交通管理部门共排查年均发生3次以上团雾的高速公路路段1468处,其中年均发生20次以上团雾的路段340处,年均发生30次以上的140处,年均     

基于道路线形的智能汽车事故多发路段预判模型

分析了道路线形对智能汽车行驶安全性的影响,分别使用数据驱动的机器学习方法和模型驱动的经典数学建模方法,建立了以道路线形技术指标为输入的神经网络模型和多元数学模型,预测事故多发路段;计算了各个道路线形技术指标与事故率之间的偏相关系数,从中挑选出与事故率相关程度较大的道路线形特征,使用T检验和F检验验证了道路线形特征组合和...     

高速公路出口路段车辆交通事故多发原因及对策

在高速公路出口路段,经常会发生车辆追尾、碰撞、横滑、侧翻等车辆交通事故,造成该路段事故多发的原因,大多是前车驾驶员违法驾驶、盲目操作,后车速度快,跟车距离近,驾驶员警惕性不高,处置措施不当等。     

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。     

省道210线K551+700～K552+800段路堑边坡坍塌卸载问题研究

由于人为因素及环境因素影响,很多地区的公路都出现了不同程度的损坏,尤其以强风化石质路堑高边坡问题最为突出,强风化路堑边坡的稳定性直接影响公路施工以及行车的安全性,因此强风化石质路堑高边坡的稳定性分析和整治技术的合理选取是公路建设与运营面临的首要问题.文章以省道210线新惠至老虎山段一级公路公路强风化石质路堑为例,对发生...