鉴别道路交通事故黑点的聚类分析方法研究

对道路交通事故黑点的鉴别方法进行综述,提出鉴别道路交通事故黑点的聚类分析法,利用该法对菏泽市牡丹区境内国道220交通事故黑点进行鉴别,可为进一步研究鉴别道路交通事故黑点的方法提供不同的思路。     

基于贝叶斯网的道路事故机理分析

在累计频率法原理的基础上,运用excel和数学软件MATLAB分析交通事故数据,进行道路交通事故黑点鉴别,并绘制出事故频率曲线.确定事故黑点位置后,应用贝叶斯网理论全面整理、分析事故数据,并结合贝叶斯网推理进行事故机理分析,利用贝叶斯网定性和定量分析相结合的特点,为改善黑点交通安全提供参考和指导.     

基于粗糙集属性理论和差分进化算法的交通事故黑点成因分析

道路交通事故黑点作为交通事故的高发段,造成了大量的人员死亡和财产损失.文章首先运用粗糙集属性理论对诱发交通事故的因素进行评价分析,接着采用差分进化法筛选出主要影响因素,提出相应治理措施,并以兰州市滨河路交通事故黑点分析为例进行了说明,验证了该方法的实用性.     

基于GA-BP神经网络算法和粗糙集理论的交通事故黑点模型

道路交通事故黑点的预测鉴别是改善道路交通安全状况最重要、最关键的一步,采用基于GA-BP神经网络算法与粗糙集理论相结合的方法建立交通事故黑点预测模型.分析天津市津围公路的交通事故统计数据,通过GA-BP神经网络算法建立静态单元,考虑静态道路状况,分析得出道路的事故黑点样本.考虑实时动态道路交通环境条件的影响,并利用粗糙集理论建立有效的交通道路事故黑点预测模型,2种理论的有机结合,减少糙杂繁冗的数据量,降低伪报警率,提高事故黑点的预报精度,并通过实例进行实证分析.     

哈尔滨市区域事故多发路段和黑点鉴别及应对措施

事故多发路段和黑点的鉴别与整治对于提高道路交通安全水平,保障人民生命财产安全具有重要意义。通过对哈尔滨市道里区主要道路交通事故数据的分析,利用质量控制法对各主要道路的交通安全水平进行评价,应用经验一鉴别指数法对事故多发道路进一步鉴别,找到事故黑点,通过对事故黑点的成因分析,并针对事故成因给出具体整治措施。     

不同类型道路黑点事故诱因分析与治理

道路交通事故黑点的有效鉴别可以显著降低交通事故的发生率与损失后果。首先对道路交通事故多发的黑点路段进行了分类,然后分析了各类路段事故诱发因素,最后针对这些路段的事故诱因提出了相应的治理改造对策。     

道路交通事故的灰色预测与黑点分析

以某市区为研究对象,分析该市区人口密度较高的三个区域交通事故现状,首先利用灰色预测法建立道路交通事故GM（1,1）灰色预测模型,对未来几年市区道路交通事故数进行预测;然后根据道路交通安全影响因素,研究市内三个区域交通事故黑点分布;最后基于人、车、道路、环境综合影响分析,结合事故类型和易发地点判定,找出道路交通事故黑点产生的原因,并根据具体情况提出相应防治措施,以期为城市交通安全管控提供依据．     

交通事故黑点鉴别实践中存在的问题与对策

治理改善道路黑点可以有效地降低交通事故的发生率与损失后果,科学合理的黑点鉴别则是整个治理环节中的关键一步。文章首先从鉴别方法、资料数据以及管理体制等方面,分析了黑点鉴别实践中存在的问题,然后提出了改进黑点鉴别管理的一些对策性建议。     

基于GIS空间聚类的事故多发路段鉴别分析系统

城市道路交通事故黑点及事故多发路段是城市交通管理中的顽疾所在,但如何在现有数据基础上精准识别和定位事故多发路段尚无统一定论。以深圳市为例,基于2014—2016年交通事故数据,利用空间模糊度搜索调用数字地图API来确定事故点位,并基于累计频率分析法对道路进行事故黑点分析,最后利用GIS线性参考技术对事故点位进行精确定位。结合GIS平台进行系统封装和二次开发,构建一套基于GIS空间聚类的城市道路交通事故多发路段鉴别分析系统。应用实例显示,系统可实现城市道路交通事故多发路段的精准定位及分析等多项功能。     

道路交通事故黑点治理的流程、方法与策略

结合现有的道路交通安全管理体制,提出了道路交通事故黑点治理的流程.在分析了已有的各类交通事故黑点鉴别理论的基础上,指出事故次数法与事故率法在我国现阶段仍具有初步筛选的现实意义.最后,结合日益普及的高速公路路网,分析了此类道路黑点的改造策略.     

交通事故黑点鉴别实践中存在的问题与对策

治理改善道路黑点可以有效地降低交通事故的发生率与损失后果,科学合理的黑点鉴别则是整个治理环节中的关键一步。首先从鉴别方法、资料数据以及管理体制等方面,分析了黑．最鉴别实践中存在的问题,然后提出了改进黑点鉴别管理的一些对策性建议。     

浅议道路事故黑点

事故黑点是道路上交通事故相对集中的地方,自然成为交通事故防治的切入点和重点。事故黑点的鉴别既是解决现在道路交通安全问题的需要,也是为交通事故的预测和预防提供第一手资料。本文针对道路事故黑点相关内容做以简单的介绍。     

基于事故空间分布交通事故多发地点鉴定新方法

引言 道路交通事故多发点又称黑点(Black Spot),是指道路上交通事故显著突出的路段或交叉口.如果道路交通事故的发生是完全随机的,那么道路交通事故在不同路段上的分布应该是均匀的,而一些事故异常集中的路段则反映了该处可能存在着影响交通安全的不利因素.     

湖南省2003——2004年道路交通事故“黑点”治理工作方案

根据公安部、国家安全生产监督局《2003年预防道路交通事故工作方案》的要求和2003年第一次全省道路交通安全委员会成员单位会议精神,为进一步优化全省经济发展环境,预防和减少道路交通事故的发生,决定对我省道路交通事故多发点段和道路安全隐患点段(简称事故“黑点”)进行全面的综合治理。工作方案如下:一、目标任务在近两年治理基础上,力争在2004年底全面完成全省现有的723处事故“黑点”的治理工作,其中:2003年底以前治理事故“黑点”546处,占总任务的75%;高速公路、国道、城区道路治理率应达到85%以上,编辑/刘念国E-mail:ng_youth@21cn.com省道达到75%以上,县乡道力争达到65%;2004年治理剩余的177处。二、工作措施(一)切实加强领导,认真制订治理计划。道路交通事故“黑点”治理工作是一项责任重大、任务繁重、造福于民的基础性工作,各地各有关部门要充分认识治理工作的重要性和紧迫性,将事故“黑点”治理作为抓好安全生产的一件大事,列入本地本部门的重要议事日程,切实加强领导,认真组织实施,研究解决道路交通事故治理工作中的的困难和问题,确保治理工作的顺利开展。要迅速制订操作性强的治理方案,分阶...     

基于LOF改进的K-means算法在交通事故黑点识别中的应用

为改进传统K-means聚类算法受初始聚类中心及异常点影响较大的问题,提出使用离群点检测(LOF)改进的K-means聚类算法,并应用到交通事故的黑点识别中.使用数据集为2018年7月1日至2018年12月31日于美国洛杉矶发生的交通事故数据.首先,利用LOF对事故点坐标数据集进行离群点检测;其次,剔除掉原数据集中的离...     

基于量子神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

浅谈澳大利亚道路交通事故数据采集与事故分析

按照交通事故发生的道路特征和事故形态、道路用户、环境等因素,可以对道路交通事故进行分类,并依照这个分类对发生的交通事故进行数据收集,通过事故特性分析,找出发生较大机率的道路交通事故类型,根据不同事故类型的预防对策,提出包括对道路设施本身和道路用户方面的预防对策,从而降低该路段上的交通事故。运用这一手法,不仅对现有道路事故的预防,而且还可以对一条新建道路交通进行安全评估,找到一个切实可行的解决问题的方法。     

基于事故空间分布交通事故多发地点鉴定新方法

引言道路交通事故多发点又称黑点(Black Spot),是指道路上交通事故显著突出的路段或交叉口。如果道路交通事故的发生是完全随机的,那么道路交通事故在不同路段上的分布应该是均匀的,而一些事故异常集中的     

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道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

安全保障工程试验路段交通安全分析及工程实施判定指标

针对210国道陕西省宁陕段具体路况，运用道路安全理论对安全保障工程试验路段进行了道路交通安全评价；针对事故黑点特征，分析了山区道路交通事故发生率的各种影响因素，提出了安全保障工程实施判定指标；结合判定指标和工程实际情况，提出了相应的技术方案。