基于模糊认知图的水上交通事故涌现分析

为更深入认识水上交通事故发生的规律,本文面向事故的发生和演化过程,从人员、船舶、环境和管理4个角度分析了影响水上交通安全的10个主要因素.按照因素之间的相互关系构造邻接矩阵,通过赋值专家权重改进最大值函数法,并结合重心法聚合专家意见,以此构建水上交通事故模糊认知图模型.基于模糊认知图模型描述水上交通事故涌现的不同阶段,根据案例场景中因素节点风险值的变化来分析水上交通事故涌现性.研究结果表明,在船舶密度过大或监管强度不足的水上交通场景中,船舶航速和船舶设备状况对事故涌现风险的贡献率达到0.99,是可能导致水上交通事故涌现的最直接因素.同时对于下游因素节点数量较多的源节点,需要通过控制其风险传递效应,有效降低节点风险涌现的同步范围.     

基于SVM的水上交通事故严重程度的影响因素研究

为研究水上交通事故中事故严重程度的影响因素,减小水上交通事故发生时的人员伤亡及财产损失,对2015-2016年的水上交通事故统计数据的分析.选取了水上交通事故数据中的船舶类型、事故发生时间、地点、船舶吨位、能见度和风力等级等相关因素建立了事故信息库.根据水上交通事故造成的人员伤亡数量和财产损失的大小,将事故严重程度分为3个等级,并建立了基于支持向量机(SVM)的三分类模型.然后通过交叉验证以及网格搜索算法优化SVM分类模型的惩罚参数和核函数参数,得到最优的分类模型.模型建立后,利用SVM-RFE算法求解上述影响因素对事故严重程度的权重值并排序,筛选出对于事故严重程度影响最大的因素.结果表明,支持向量机三分类模型总体分类准确率可达70% 以上;同时自沉事故、渔船事故和秋季发生的事故易造成较大的人员伤亡;危化品船舶,内河发生的事故和渔船易造成较大的财产损失.     

水上危化品泄漏应急处置预案系统分析与设计

针对水上危化品泄漏事故不能及时得到应急处置预案的问题,系统结合Microsoft ASP.NET技术,数据库技术,基于Google Maps API的WebGIS技术,分析危化品的理化特性,提出用计算机辅助生成的方法,得出危化品泄漏于水后的状态和泄漏于水后的应急处置预案。实践证明,计算机辅助生成的应急处置预案科学可靠,有良好的实用性。     

公路隧道交通事件分类分级与应急管理

将影响公路隧道正常通行的交通事件分为恶劣气象、交通事故、火灾事故、危化事故、计划事件、紧急事件和其他事件等7类,并提出不同类型公路隧道交通事件的等级划分标准,对公路隧道交通事件信息报送和分级处置提供了重要依据.初步构建了公路隧道交通事件应急预案体系,并给出编制应急预案的相关要求.     

高速公路应急指挥及辅助决策系统应用研究

本文通过对国内外应急指挥及辅助决策系统研究现状分析的基础上,结合高速公路的实际情况设计了应急指挥及辅助决策系统的总体架构、功能及流程;针对不同交通事件提出了对应的应急管理预案,以保证救援的及时性为目标,提出了高速公路紧急救援资源配置的原则及优化评价指标;根据路网中交通事故发生的区域概率、事故数和事故等级等建立了资源优化调度模型;实现了与应急指挥调度各子系统互联的发布系统。     

《河北省城市道路桥梁重大事故应急预案》出台

<正>为有效应对全省城市道路桥梁可能出现的重大事故,日前河北省建设厅出台《河北省城市道路桥梁重大事故应急预案》,指出城市道路桥梁重大事故应急处置实行属地负责制,城市人民政府是事故的责任主体,要承担处置事故的首要责任。     

公路隧道应急救援控制技术应用研究

针对公路隧道空间密闭、发生事故后救援难度大、疏散困难的特点,为了降低隧道事故造成的损失以及人员伤亡,提出了一套针对公路隧道事故的应急救援控制技术。该技术可以更好的适用于1000m以上的长隧道,通过对公路长隧道不同类型的交通事故进行应急救援策略控制,表明应急救援控制技术可以显著提高隧道事故的应急救援效率。     

船舶溢油应急处置关键组织与联系的识别

为了识别出船舶溢油应急处置中的关键组织和联系,基于组织视角对船舶溢油应急处置流程进行了描述,并给出了关键组织和关键联系的定义。在此基础上,利用社会网络分析法对溢油应急处置中的关键组织和联系进行了识别。结论表明,应急处置中的关键组织主要包括事故船方、应急指挥中心、现场指挥部、巡逻艇和清污队伍,关键的联系主要为事故船方对海事值班室的报告联系,应急指挥中心、巡逻艇、清污队伍和现场指挥部之间的有关应急计划启动和应急方案实施的联系。     

高速公路突发公共事件分析及应急处置对策

分析了高速公路突发公共事件的主要特征和构建高速公路突发公共事件应急处置系统的必要性,提出通过成立高速公路突发公共事件应急处置联合领导机构、制定高速公路突发公共事件应急处置预案、建立高速公路突发公共事件应急处置信息发布制度、寻求高速公路突发公共事件应急处置的法律和经费保障支持等措施构建高速公路突发公共事件应急处置系统.     

基于非线性回归和BP神经网络的交通事故时空影响预测模型

高速公路偶发性事故影响的严重程度和波及范围的定量研究,对保障道路通行能力和为偶发性事故提供科学的应急处置方案与高效的应急救援具有重大意义。本文通过VISSIM交通仿真平台模拟了高速公路偶发性事故路段交通拥堵、扩散和消散的全过程,仿真分析了事故路段上游到达车流量、客货比例、事故处置时间和占道情况等因素的影响。根据仿真结果,建立了基于非线性回归和BP神经网络方法的两种交通事故时空影响预测模型。运用广东省某高速公路的交通事故处置记录对模型的有效性进行了验证,结果表明两种预测模型均有较好的效果,且BP神经网络预测模型更为精确,最大排队长度的最大值误差小于1 km的准确率为88. 6%,拥堵消散时间的误差小于10 min的准确率为75. 7%。     

高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。     

紧急事件下疏散元胞传输宏观模型研究

作者通过建立元胞传输模型研究了紧急事件下网络动态交通流应急疏散问题,将车流离散化处理成单个车辆可以有效的克服网络规模较大时运算效率低的缺点。模型采用时间步长法进行模拟,紧急疏散车辆路径的确定与各路段的走行时间密切相关。仿真结果说明模型和算法提高了紧急事件下网络动态交通配流的应用效果。     

突发事件下公路应急物资调度优化

为了减少突发事件造成的人身伤亡和财产损失,考虑事故发生后道路被破坏、应急物资需求量不确定和各事故点需求紧迫度不同的情况,研究突发事件下公路应急物资调度优化.根据事故后道路破坏状态,确定救援车辆修正后的行驶速度;利用三角模糊理论,将事故点的模糊应急物资需求量转化为确定值;在传统TOPSIS法的基础上,利用主客观方法相结合...     

基于CBR的机场应急救援规模决策研究

机场应急救援是民航安全领域一项重要研究课题,这一研究对于减少事故损失和提高救援效率具有重要的作用.针对民航机场紧急事件非例行性、不确定性的特点,提出了以案例推理为技术主线,结合模糊推理等方法的机场应急救援规模决策模型.利用模糊数学方法对案例进行了处理,研究了设计实例的表达、索引、调整、修改和推理机制,解决了案例匹配的贴近度与相似性问题,经仿真验算,证明了该方法的可行性与科学性.     

车路协同下避让紧急车辆协同换道策略

为加快紧急车辆抵达事故现场的速度,同时减少紧急车辆优先权对其他车辆的影响,运用车路协同系统,提出避让紧急车辆协同换道策略,通过调整紧急车辆下游车辆位置,实现紧急车辆高效通过路段。以紧急车辆前车（DV）及其相邻目标车道车辆为控制对象,根据相邻车道车辆间距与车车通信范围,搜索DV可换道空间间隙集。以交通流整体恢复稳定时间最小为目标,确定DV换道轨迹和相邻车道协作车辆的速度变化,引导车辆完成协同合流,既能保障车辆安全换道,还能降低换道造成的速度振荡传递。同时,为快速恢复DV换道造成的目标车道车辆速度波动,对上游车辆（UV）采取先进先出规则的换道控制策略。所提协同避让紧急车辆的策略考虑了车辆协同换道对交通流的整体影响,并在原有换道策略的基础上提出了减少速度波动传递的控制方法。案例分析结果表明：采用上下游协同换道策略最短换道时间为6s,此时紧急车辆距前车78.66 m时发送避让信号。同时研究发现,恢复交通流速度稳定所需的时间为29 s,比未采用上下游协同换道策略降低了34%。     

基于高速公路事故预测的主动式巡逻车应急响应研究

巡逻车应急救援在高速公路交通安全中发挥着重要的作用.现有研究基于先验历史事故数据或路网结构,其本质是静态的,且灵活性不足.基于高速公路事故数据和交通流量、占有率、速度,应用梯度提升决策树方法建立实时事故预测模型,分析了巡逻系统的实体、状态和属性,建立了巡逻车应急响应离散事件仿真模型.在此基础上,通过计算机仿真技术研究了事故预测的正确率和误判率对应急响应时间的影响,并与常规状态下应急响应时间进行对比分析.结果表明,在工作日,事故平均响应时间由23.5 min降至17.2 min.     

内河搜救区域环境感知系统研究

内河搜救区域环境感知系统的研究开发为全面获取救助水域气象水文信息,实现内河水上船舶交通事故的全天候应急和救助提供技术支撑。在分析内河搜救区域环境感知系统功能需求的基础上,提出了系统的三层框架,即信息采集层、信息解析层与信息显示层,设计了环境感知系统硬件的整体架构,包括气象水文信息的采集模块、信息传输模块、监测控制模块等。     

用于智能驾驶系统评价的乘员损伤模型

只有较少的交通事故数据资源被用于建立基于碰撞速度信息的乘员损伤模型，致使所得到的模型精度差。为此，提出了基于车辆变形深度的乘员损伤模型。对美国不同制造年代和车辆级别的事故数据进行聚类分析，论证出车辆变形深度与乘员损伤风险具有相关性。以车辆变形深度为自变量，通过回归分析得到乘员损伤模型。不同种类车辆的乘员损伤模型拟合精度R²约为0.9，证明了该模型的正确性。为进一步验证，以此模型为基础，评价智能驾驶系统的有效性。以自动紧急制动系统为例，对比基于变形深度和速度变化量信息2种方法的有效性计算结果。结果表明：2组结果的平均误差不超过1%，验证了基于变形深度的乘员损伤模型的准确性。该模型仅需要事故数据库中准确的变形深度信息，能够获得更多的事故数据支持，从而可以更好地适应于不同类别智能驾驶系统的评价需求。