承德市道路交通事故易发多发点段分析及治理措施

对承德市境内国道、省道、高速公路辅线的交通事故多发路段、事故多发点进行了详细的分析,根据交通环境、道路状况提出了相应的治理措施。     

道路交通事故多发点鉴别

介绍了事故多发点的分析方法, 建立了事故多发点判别模型, 并给出了其算法, 根据中国交通流的特点, 开发了事故多发点数据库, 使事故多发点的鉴别工作能够快速进行。     

基于地理视角的交通事故多发点鉴别分析模型

为了对交通事故多发情况进行全面评价并建立预警机制, 考虑城市道路交通系统的地理视角特点, 综合交通事故多发点鉴别分析方法, 研究了事故多发点分析模型。首先明确被分析道路交通系统的内涵和层次结构, 针对交通系统的点、线、面不同层次确立基本评价指标体系, 集成常规统计法、矩阵分析法和改进的质量控制法等构建事故多发点鉴别分析模型, 并研究了参数的选取及分析结果的输出形式, 最后对某地9条道路的事故多发情况进行了分析。分析结果表明: 道路4为事故多发道路, 道路3具有最高的事故次数和当量事故次数, 道路5具有最高的事故率, 经综合评价, 确定事故多发道路为道路3、4、5, 因此, 该模型可以对道路交通事故多发点进行多层面鉴别分析。     

高速公路交通事故多发点鉴别及评价体系的构建

近年来,随着高速公路交通安全事故多发地点问题的日益严重化,高速公路交通事故发生次数的增加,对高速公路交通服务质量造成严重的影响。如何通过科学合理的鉴别方法,对高速公路交通事故多发点产生原因进行详细的分析,并提出有效的解决措施,以提高道路交通的安全性,成为我国交通领域面临的紧迫任务。首先提出高速公路交通事故多发点鉴别的新思路,分析了交通安全系统中各影响因素,确定了事故多发点的评价指标,用于交通事故多发点鉴别分析,从而起到辅助道路交通宏观管理决策的作用。     

高速公路交通事故类平均系统聚类法实证分析

道路的交通事故诱发的原因多种多样,而同一段路上的交通事故的表现形式也很多。在选取事故形态表现形式和伤亡状况指标的基础上,采用系统聚类法中的类平均法对某段高速公路的事故状况进行分析,把具有某种共性的事故表现形式划归为一类,并对结果进行判别分析来检验聚类的效果,结果表明类别的划分突出特性,反应交通事故的主要事故形态,很大程度上反应事故原因,有利于相关部门采取相应的措施。     

基于数理统计原理的交通事故多发点识别

在公路交通事故多发点发生的交通事故数占有较大的比例,而且具有较大的社会危害性.研究交通事故多发点的特点及其形成原因,具有重要的现实意义.本文分析了3种识别方法的基本特点,并以事故数法为例说明识别公路交通事故多发点的基本方法.     

道路交通事故多发点的鉴别

该文以宁连公路为例,介绍了道路交通事故多发点的鉴别方法及基数数据的收集和整理;采用累计频率曲线法找出了宁连公路的事故多发点,同时找出了事故黑点,找出了该段2000~2004年交通事故多发段数量及总里程变化情况。     

道路交通事故多发点道路状态的技术分析

以１０７国道汨罗市黄柏境内的交通事故多发路段为依托,在观测试验基础之上,对该路段的道路、交通、环境等条件的各项指标进行分析研究,找出它们的综合因素或部分综合因素与交通事故多发的关系和规律,从而为根本性地治理这些路段的效能事故提供理论依据。     

农村公路交通事故多发点段分析及治理

随着社会主义农村建设步伐的加快,村村通公路已基本实现,随之而来的是农村公路交通安全隐患也日益突出,给农民群众的生命财产安全带来巨大威胁.2005年,全国县道、乡道等农村公路上发生交通事故101757起,造成23707人死亡,分别占道路交通事故总数的22.6%和24%.其中事故多发点段发生的交通事故仍占有较大比例,凸显出农村交通安全存在着巨大的隐患.那么造成农村公路交通事故多发点段的原因是什么呢?     

基于矩阵模型的农村公路交通事故多发段的鉴别

为减少农村公路交通事故发生率,采用矩阵模型对农村公路交通事故多发段进行有效鉴别。针对矩阵模型中不能有效鉴别的模糊路段,结合运行速度协调性确定的不良路段进行分析,以确定模糊路段是否为事故多发段。结合实例对农村公路交通事故多发段进行鉴别,结果表明:采用矩阵模型结合运行速度协调性分析可以有效鉴别农村公路交通事故的多发路段。     

基于道路综合法的事故多发段鉴别研究

在分析道路交通安全与道路条件之间关系的基础上,提出适合我国国情的交通事故多发段(点)鉴别的新方法--累计频率与道路危险系数综合法,实践结果表明该方法是有效可行的.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著,本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据,调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度,使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入,为解决这一局限,建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型,并与原始聚类模型进行对比.结果表明,优化算法在参数确定上更加智能,对簇的划分更加准确,对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分,证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著,本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据,调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度,使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入,为解决这一局限,建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型,并与原始聚类模型进行对比.结果表明,优化算法在参数确定上更加智能,对簇的划分更加准确,对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分,证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于遗传动态模糊聚类的道路交通状态判定方法

针对当前城市道路交通状态判定时采用的模糊c均值聚类(FCM)和c均值聚类等方法的有效性较差的状况,提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法,通过计算交通流参数之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联,同时将交通流参数之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面,利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使交通流参数之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类,仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

高速公路事故多发路段综合聚类识别方法

利用SPSS统计软件,对发生在该路段3 a内交通事故数据进行统计分析,以欧氏距离为测度、离差平方和法为聚类方法做Q型聚类分析,识别出易发生交通事故路段.实践表明:主分量聚类分析法既能进行科学地统计分析,对各聚类优劣程度做出综合评价,又能充分反映各路段的实际交通安全情况,为交通安全改善的决策提供依据.     

基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据,提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点,以时空邻近条件定义簇间距离,以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标,弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明,识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内,100%的时长误差在5min以内,98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外,算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.     

基于阈值和蚁群算法结合的聚类方法

为了改善聚类分析的质量，提出了一种基于阈值和蚁群算法相结合的聚类方法．按此方法，首先由基于阈值的聚类算法进行聚类，生成聚类中心，聚类个数也随之初步确定；然后将蚁群算法的转移概率引入K-平均算法，对上述聚类结果进行二次优化．实验表明，与尽平均算法等相比，该聚类方法的F-测度值（F-measure）更高．     

基于灰关联测度的分裂式层次聚类算法

为估计数据集的聚类数目及获得较好的聚类性能,提出了一种基于灰关联测度的分裂式层次聚类算法.该算法用灰关联测度衡量数据对象之间的相似程度,以基于密度扩展的方式自顶向下分裂成不同层次的数据集划分;然后,根据灰关联测度定义聚类有效性指标;最后将有效性指标曲线极值点对应的聚类划分用于估计最佳聚类数目.实际数据和合成数据集的实验表明,与FCM聚类相比,该算法的聚类正确率平均提高3.7%,并且能够识别任意形状的簇.     

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。