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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
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.  相似文献   

2.
对随机性较强的公路交通事故, 提出了采用灰色残差模型来减小预测误差, 模型用多个指数函数的线性叠加来分段描述事故预测值, 克服了灰色模型只能描述单调变化的过程, 仅适用于预测具有较强指数变化规律事故序列的缺点。对影响灰色残差建模的修正对象、数据选取、数据预处理和修正方法等多种因素作了详细分析和划分, 并归纳出4种实用的灰色残差模型。实例分析结果表明: 与灰色模型相比, 各种灰色残差模型的预测误差降低了70%~80%, 其中采用残差直接建模、一次还原的灰色残差模型, 复杂程度低, 预测误差小于5%。  相似文献   

3.
近年来,高速公路的发展很迅速,但高速公路的高标准、高投入并没有带来真正意义上的高安全性。从系统的观点出发,运用交通事故致因理论,对影响高速公路交通安全的人、车辆、道路环境、交通管理等主要因素进行分析,并提出预防对策。  相似文献   

4.
根据南昌市2000年至2003年的道路交通安全现状,利用统计分析方法,对道路交通事故的成因、时空分布、事故形态等进行了分析和研究,并针对南昌市的交通事故的特点与规律,提出了预防交通事故的若干措施.  相似文献   

5.
6.
道路交通事故灰色Verhulst预测模型   总被引:24,自引:4,他引:20  
为提高道路交通事故灰色预测模型的预测精度, 分析了GM (1, 1) 模型和灰色Verhulst模型的特点, 发现GM (1, 1) 模型适用于具有较强指数规律的序列, 只能描述单调的变化过程, 而Verhulst模型则适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和状态的S形序列。针对近年来中国道路交通事故表现为具有饱和状态的S形过程, 建立交通事故Verhulst预测模型。Verhulst预测模型和GM (1, 1) 预测模型预测的2004年交通事故死亡人数分别为10.87万人和11.72万人, 相对误差分别为1.49%和9.43%, 可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM (1, 1) 模型。  相似文献   

7.
针对广东省道路交通事故统计信息少和内部发生机理复杂的特点,文章在分析广东省道路和交通安全现状的基础上,利用灰色系统理论,构建广东省交通事故GM(1,1)预测模型.根据广东省2007-2011年的交通事故统计数据,对未来短期内广东省发生的交通事故数和伤亡人数进行预测,经检验模型预测精度较好.  相似文献   

8.
采用GM(1,1)模型对重庆市高速公路重特大交通事故次数进行预测。在定性分析的基础上,把握原始数据的发展趋势,进而定义适当的序列算子,对算子作用后的序列建立GM(1,1)模型。通过预测结果的精度检验,可以说明:适当的序列算子可以提高预测精度。这一方法简单实效,可供参考。  相似文献   

9.
简述灰色理论的基本原理和流程,应用综合关联度分析海上事故致因与事故的关系,并通过比对统计方法找出了影响较大的几个致因,较客观实际地反映了致因的规律.  相似文献   

10.
为实现多影响因素作用下的道路交通事故预测, 将灰色系统理论和神经网络理论相结合, 发挥灰色理论提高可用信息利用率、弱化数据序列波动性的优点及神经网络特有的非线性适应性信息处理能力, 提出道路交通事故灰色-径向基函数神经网络多元预测模型, 并以某算例进行了不同预测方法结果对比。分析结果表明: 与灰色系统预测和径向基函数神经网络预测相比, 多元预测模型平均绝对误差、平均绝对百分比误差分别降低50.0%和12.5%, 不等系数降低54.5%和16.6%, 有效度提高2.7%和0.3%, 说明该组合预测能够有效提高系统建模效率与模型精度。  相似文献   

11.
水上交通事故调查的基本目的就是查明事故原因,吸取教训,制定预防措施,防止同类事故再次发生。事故原因分析就是在调查取证的基础上,对所有证据进行分析、审查和判断,以掌握事故发生的过程和结果,查明事故原因。深入分析典型的个案事故和群案统计事故原因,能够得出本质化和普遍化的安全建议和事故预防措施,从而促进水上运输安全。  相似文献   

12.
道路交通事故的成因是十分复杂的,采用传统的分析方法凭经验对事故成因进行断定往往引起争议,文中采用理论方法对道路交通事故中的典型案例进行分析,确定了两车相撞时的运动状态,分析了肇事车辆制动状况,为及时准确的判定事故成因,明确事故责任提供了依据。  相似文献   

13.
为了分析交通事故起数与时间、道路空间结构及交通运行环境等潜在影响因素之间的关系, 从时间和空间角度选择9个自变量, 分别从路段长度一致和路段坡度一致2个角度, 构建交通事故起数时段、周日和月分布模型。以某典型交通事故多发段为例, 分别运用泊松回归模型、负二项回归模型、零堆积泊松回归模型和零堆积负二项回归模型拟合交通事故起数时段、周日和月分布模型, 根据模型的拟合优度检验, 分别确定3个模型的最佳形式, 从而构建交通事故起数时空分析模型。研究结果表明: 从AIC准则和BIC准则来看, 基于路段长度一致的交通事故起数时段、月分布模型采用负二项回归模型拟合效果较好, 其他模型选择泊松回归模型拟合效果较好; 基于路段长度一致的交通事故起数时段、周日、月分布模型的预测误差小于基于路段坡度一致的交通事故起数时段、周日、月分布模型。  相似文献   

14.
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。  相似文献   

15.
从经济发展水平、人口数量、汽车保有量、道路情况等宏观因素入手,研究了国内外道路交通事故规律,分析了人均GDP与千人汽车保有量、万车死亡率、10万人口死亡率之间的关系。以宏观计量经济学和柯布-道格拉斯函数为基础,利用7个国家的历史数据构建了交通事故面板数据模型。分别采用固定效应模型和随机效应模型进行参数估计,并进行了Hausman检验,得到7个国家的交通事故宏观计量经济学模型。计算结果表明:在交通事故参数中,10万人口死亡率与人均GDP、人均道路长度呈正相关,与千人汽车保有量呈负相关;通过Hausman检验,自由度为3的卡方分布值为3.91,概率为0.02,小于0.05的置信区间;与随机效应模型相比,固定效应模型各变量的置信区间都小于0.05,拟合优度更好。可见,本文模型有效。  相似文献   

16.
疲劳驾驶与交通事故关系   总被引:4,自引:0,他引:4  
对国内外道路交通事故数据进行了统计,分析了疲劳驾驶事故中驾驶人特征、事故时段分布及高速公路上交通事故主要成因,研究了疲劳驾驶对操作行为的影响和驾驶人疲劳产生的原因,提出了疲劳驾驶预防对策。分析结果表明:30岁以下男驾驶人、3年以下驾龄和10年左右驾龄的驾驶人是疲劳驾驶事故的高发群体;2:00~6:00与15:00~16:00是疲劳驾驶事故的高发时段;高速公路上疲劳驾驶引发的交通事故比例远高于普通公路;疲劳驾驶产生的原因主要包括长时间驾驶、睡眠不足或质量差、生理节律、驾驶人因素等。通过保证驾驶人有充足的睡眠与短暂休息,合理安排行车时间及使用疲劳预警装置等方法,可以有效预防疲劳的产生,减少疲劳驾驶事故的发生。  相似文献   

17.
为了评价交通事故再现分析结果的可信性, 将高阶矩技术、随机摄动法和Edgeworth级数与交通事故再现分析技术相结合, 提出了交通事故再现可靠性分析方法, 给出了再现分析结果的置信度和置信区间。针对具有冗余信息的交通事故再现分析, 应用主观赋权法、可靠性分析技术和优化求解技术, 提出了冗余信息交通事故再现可靠性分析的综合模型法。最后通过实际交通事故案例进行了事故再现分析。研究结果表明: 该方法在考虑各基本因素客观不确定性的基础上同时结合了专家经验, 与各基本再现分析模型计算结果相比, 其均值趋于各基本再现分析模型的中间值, 其变化范围(标准差) 最小, 再现分析结果更具科学性和准确性。  相似文献   

18.
基于交通事故诱发趋势的链式原理,建立以人体思维短暂性缺失为主体的系统模型并进行理论分析。思维短暂性缺失属于哲学、心理学、行为学和社会学等综合范畴,建立适当的系统模型,从理论上对于思维短暂性缺失诱发交通事故进行分析。通过灾害链式理论的指导并从能量学角度的进一步升华,从环境、车辆、疲劳、违章通行等因素对交通事故诱发的链式过程进行分析,探寻交通事故的诱发过程及预防措施。  相似文献   

19.
《黑龙江交通科技》2016,(1):135-136
新时期,高速公路已经得到了快速发展,但是也带来很多交通拥挤和交通安全问题。近年来,高速公路突发事件越来越多,自然灾害、社会问题、危险化学物品泄漏等都会导致交通拥堵问题,甚至发生交通事故。对此,将分析高速公路突发事件的严重性以及影响高速公路交通安全的因素,最后详细探究高速公路突发交通安全事故预防和应急处置方案。  相似文献   

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