山区双车道公路事故预测模型路侧危险度事故修正系数研究

在综合事故预测模型的研究和应用中,包括基础模型、事故修正系数、标度程度、EB函数应用等几个部分。事故修正系数的研究和使用可以使事故预测模型应用时包含更多、更可靠的影响要素信息。针对我国山区双车道公路两侧路侧危险度的实际情况,对路侧危险度对安全的影响规律做了具体分析,分别建立了针对全部事故预测模型、碰撞事故预测模型和路侧事故预测模型的我国双车道公路路侧危险度事故修正系数函数。     

双车道等级公路路侧事故预测模型研究

借鉴国内外事故预测模型(也称安全性能函数SPF)研究领域的最新成果,收集了31条双车道公路(总里程约740 km)的事故、交通量和线形数据,采用了泊松、负二项、零堆积泊松和零堆积负二项四种统计概率分布,从路侧事故数、路侧事故死亡人数、路侧事故受伤人数三方面对路侧事故规律进行了研究,通过弹性分析从量化的角度给出了道路几何条件、交通量水平与构成等指标与路侧安全的关系。     

山区双车道公路事故预测模型研究及在安全性评价中的应用

根据采集的双车道公路的事故、线形、交通等数据,考虑公路横向干扰、路侧情况等,将双车道公路划分为普通路段、村庄路段和交叉口,分别建立了事故总数、一般以上事故次数以及碰撞、追尾和路侧等不同形态的事故次数与道路和交通要素关系的双车道公路事故预测基础模型.然后,应用统计分析方法进行了路基宽度等事故修正因子(AMF)的研究;使用基础模型经过AMF修正、经验贝叶斯过程(EB过程)、标定等进行双车道公路机体事故预测.最后,介绍了双车道公路事故预测模型在安全性评价中的应用.     

我国双车道等级公路路侧事故规律统计分析

为进一步了解路侧事故规律的特点，作者利用2004年交通部西部交通建设科技项目之《公路路侧安全等级评估及防护方法研究》课题所采集的数据，从宏观统计分析的角度，对低等级双车道公路（二级、三级和四级）的路侧事故规律进行了深入剖析．分析的角度包括路侧事故数比重、天气条件、车型、事故形态、翻车事故、驶出方向、道路线形、事故黑点等多个方面，以期能够为广大工程技术人员和路侧安全整治工程的决策者提供参考。     

路侧事故预测模型的统计分析方法研究

介绍了泊松分布、负二项分布、零堆积泊松和零堆积负二项4种概率分布形式及模型的评价和检验。并介绍了确定模型中单个变量对路侧事故边际影响弹性分析方法。为道路设计人员和养护人员针对路侧隐患设施给出量化的整改方案,并对各改善措施进行经济评价提供理论依据。     

基于Logistic模型的双车道公路事故易发路段预测研究

事故易发路段的判别是安全管理的重要内容之一。传统的事故易发路段判别方法多应用于运营阶段的公路,其判别精度很大程度决定于历史事故记录的周期和质量,且受"回归到平均"等现象的影响。对于实际的安全管理工作,预先对某一对象成为事故易发路段的可能性进行预测,进而预先采取安全改进措施,能够使得安全完善工作由被动变主动,还可增加事故易发路段判别工作的应用阶段。通过对大量双车道公路事故易发路段样本的整理和分析,发现接入口密度、道路线形、交通组成等要素对事故易发路段的产生有很大影响。为此,借助Log istic模型在概率预测上的优势对上述要素对事故易发路段形成的影响情况进行了研究,建立了事故易发路段预测模型,并进行了实际检验。     

平原区四车道无中间分隔带公路事故预测模型研究

针对平原区四车道无中间分隔带公路,借用事故预测模型技术研究其安全特征和规律.基于该类公路安全的定性和定量分析,确定了普通路段、村庄路段、交叉口路段的分段方案,并加强了对货车等车型构成的考虑.建模结果中,交通量、自然交通量中货车比例、第一层路侧危险度、竖曲线弯曲度、横坡度、路面宽度对普通路段,交通量、折算交通量中货车比例、第一层路侧危险度对交叉口路段,交通量、加权的横坡度、路基宽度等对村庄路段的事故有显著影响.最后进行了实例分析.     

双车道公路接入口安全影响分析

在对大量的双车道公路进行了调研和采集了海量的公路、交通、事故数据基础上,针对接入口对双车道公路交通安全的影响进行了量化分析。采取的分析方法包括接入口单因素对安全影响分析、考虑交通量和路段长度因素接入口对安全影响分析、接入口和其他因素综合对安全影响分析等。分析结果表明,接入口对双车道公路的总事故率尤其是追尾事故率有重要的影响,并得出了双车道公路接入口对交通安全影响的量化结论。全部事故、一般以上事故、路侧事故、追尾事故和碰撞事故等的次数都随接入口密度增加而增加;在山区双车道公路上,在其他要素不变的情况下接入口密度每增加一个单位,全部事故增加4.36%,追尾事故增加11.9%。     

多车道高速公路路侧交通标志遮挡概率研究

为了计算不同交通量、不同运行车速情况下,多车道高速公路路侧交通标志视认中大型车对小型车的动态遮挡概率,将内侧车道小型车与外侧车道大型车车头间的垂直距离作为判断路侧交通标志遮挡的依据,根据视距几何关系确定多车道高速公路驾驶人在视认区域内视线被遮挡的最大和最小临界距离;建立路侧交通标志遮挡模型,根据视认距离确定内侧及外侧车道仿真路段长度,以0.1 s为仿真步长,借助VISSIM交通仿真软件获取车辆车头坐标、与前车跟车距离等动态基础数据,实现高速公路交通标志遮挡概率计算过程的动态化。结果表明：外侧车道的车型、交通量、视认距离以及大小车运行速度都对路侧交通标志遮挡率有一定的影响;在交通量一定的情况下,驾驶人视线被遮挡的概率随着外侧车道大型车数量的增加而增大;在外侧车道大型车数量一定的情况下,驾驶人视线被遮挡概率随着小型车数量的增加而增大;在小型车速度一定的情况下,驾驶人视线被遮挡概率随着大型车速度的增大呈降低趋势;小型车速度增大时,驾驶人视线被遮挡的概率会有所提高。     

双车道公路路侧危险级别的安全影响分析

将路侧危险等级分成第1层路侧危险度和实际路侧危险度2个层次,针对路侧环境对安全影响问题进行了分析,包括全部事故、碰撞事故、追尾事故、路侧事故和事故死伤情况等。分析结果表明,不同层次的路侧危险度对碰撞事故、追尾事故和路侧事故影响特征基本一致,但趋势度有所差别,对全部事故和事故死伤情况的影响结果相反。     

考虑车道变换影响的高速公路交通事故预测模型研究

考虑车道变换可能对交通安全造成不利影响,结合广东省3条高速公路64个路段的交通运行状况数据和交通事故历史数据,利用负二项分布预测方法,建立并标定了基于交通量、路段长度、车道变换次数、大型车变道比例、单位里程变道次数等5个解释变量10组不同组合的交通事故预测模型.通过计算各组模型的Akaike信息量准则指标,得到了3组权衡了模型结构(即解释变量数量)和数据拟合度的最优模型.结果表明,虽然3组最优预测模型的预测精度仍有待提高,但是考虑车道变换影响的交通事故预测模型明显优于其他模型.这说明与车道变换相关的变量可以作为交通事故预测的有效解释变量,并且引入该类型变量可以更好地预测高速公路交通事故的发生.     

双车道公路路侧净空与街道化对运行速度的影响

对22条双车道公路直线路段进行调查,获得了路侧净空与车辆运行速度的关系;以基准道路条件建立了路侧净空对运行速度的影响模型;采用R语言统计分析软件分析了街道化路段运行速度、建筑物距离和正常路段运行速度三者之间的相关关系,并采用统计回归的方法建立了街道化对运行速度的影响关系模型。结果表明:运行速度与路侧净空之间存在对数关系;街道化路段运行速度与建筑物距离相关性很强,而与正常路段运行速度相关性很低。     

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.     

基于线形指标的山岭重丘区高速公路事故预测模型

依据我国山岭重丘区高速公路几何线形和交通事故数据,建立了基于交通流量和几何线形指标的高速公路基本路段事故预测模型.首先,基于几何线形条件对基本路段进行了划分,确定了路段单元.其次,分析并确定了理想线形条件的范围,建立了理想线形条件下的基本事故率预测模型.再次,应用BP神经网络与敏感性分析相结合的方法,确定出了对事故发生有突出影响的道路纵坡、平曲线半径和直线段长度3个线形指标,并确定了上述线形指标的事故率修正系数.依据基本事故率预测模型及事故率修正系数即可进行事故预测.模型验证结果表明:该模型能够对路段单元进行事故预测,事故总体预测值与实际值的相对误差在-5.85％～-7.87％之间.     

基于干预分析技术的交通事故灰色预测模型研究

加强对交通事故预测技术的研究,以便根据交通事故未来趋势变化提出有针对性的预防措施。在北京市交通事故数据的基础上,提出利用干预分析技术对传统的灰色预测模型进行修正,提高在政策干预等特殊事件影响下交通事故的预测准确度,为交通事故预防提供科学的依据。     

高速公路交通事故非线性负二项预测模型

以京港澳高速公路（G4）粤境北段3年发生的1 354起交通事故为研究对象,将基础数据根据路段长度一致、曲线半径一致和坡度一致划分路段单元对基础数据进行处理,从道路线形和环境条件2个方面选取13个自变量,分别采用负二项（Negative Binomial,NB）回归模型和非线性负二项（Nonlinear Negative Binomial,NNB）回归模型建立交通事故起数预测模型,根据模型的拟合优度和预测准确性对比分析负二项回归和非线性负二项回归模型的优劣,并找出影响交通事故起数的显著自变量,分析显著自变量对交通事故起数的影响程度。研究结果表明：无论采用上述何种路段划分方法,非线性负二项回归模型构建的交通事故起数预测模型均优于负二项回归模型;采用坡度一致划分方法明显优于路段长度一致和曲线半径一致划分方法,更适合应用于山区高速公路交通事故数预测研究;从显著变量相关性来看,路段长度、相邻路段坡度变化值、弯坡组合、曲率、是否存在隧道路段以及是否为易结冰和起雾路段均是非线性模型的显著影响因素。