沪宁高速公路交通事故黑点整治对策研究

本文在对沪宁路近三年半交通事故统计分析的基础上，系统分析了沪宁高速公路交通事故严重程度、形态分布、时间分布等特征，采用改进的事故频率法对事故黑点鉴别，详细分析了事故黑点的成因，进而提出了具有针对性的交通事故黑点整治对策。     

基于事故致因理论的高速公路交通事故分析及对策

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。     

高速公路交通安全对策研究

对沪宁路近三年半交通事故进行了统计分析，从事故的严重程度、形态分布、时间分布等方面对沪宁路的交通事故特征进行了系统分析，并采用了改进的事故频率法进行了事故黑点鉴别，对造成事故黑点的成因进行了详细地分析．进而提出了具有针对性的交通安全对策。所得结论对其他地区高速公路的交通安全具有指导意义。     

高原双车道公路事故形态影响因素分析

基于青海省109国道事故样本数据,对高原双车道公路事故特征进行深入分析,从道路环境、自然环境、车辆运行情况等方面研究发生冲出路外事故、路内事故形态的影响因素。     

基于RST的事故黑点成因实例分析

本文结合实例,首先,对交通事故的主要形态进行分析,在此基础上,运用巴雷特曲线对事故主要形态进行事故因素分析,得到交通事故黑点的主要影响因素;然后,对交通事故黑点的主要影响因素简单加权,得到一个粗略的因素影响度排序;最后,运用粗糙集算法再次对影响因素的重要度进行分析,确定事故因素及其重要程度排序。     

高速公路追尾事故预防对策研究

近年来,我国高速公路发展十分迅速,高速公路总里程已位居世界第二位。与此同时,高速公路交通事故也明显增加,事故总量和死亡人数绝对值很高。本专题研究分析了近年来我国高速公路追尾事故的特点和规律,探究了追尾事故的发生机理和产生原因,简要介绍了目前世界各地预防高速公路追尾事故的新技术、新装备,提出了预防高速公路追尾事故的综合对策。     

基于粗糙集-AHP-BP神经网络预测事故概率

车辆运行受多种风险因素共同作用,通过对G4京港澳(K1510—K1841)事故数据分析,建立风险因素体系,并利用粗糙集、事故危险度对风险因素实现重要性度量,利用AHP分析法确定风险因素权重,并通过BP神经网络实现不同风险条件下事故概率预测,实验证明,AHP-BP神经网络是预测风险条件下事故概率的有效模型。     

基于量化理论的高速公路交通安全评价模型

选取济青高速公路七个路段作为典型事故多发地段，用量化理论原理建立了断面事故率分析模型，用以鉴别出事故多发点发生事故的原因，为高速公路交通安全的评价提供了新的思路。     

基于事故树的公路路段交通安全评价方法

针对现有公路路段交通安全评价方法无法评价而导致安全程度下降的主要原因或因评价指标权重很难确定的缺点,利用事故树分析方法建立了公路路段交通安全评价指标确定方法,提出事故树的修正结构重要度的概念,并以其为基础建立了评价指标权重确定方法和综合评价模型方法。以平曲线路段为例对其进行了说明,最后选取实际公路路段数据对所设计方法进行了验证,结果表明方法不仅可以评价出路段的整体安全程度,而且能够确定出导致路段安全程度下降的主要原因。     

基于粗糙集理论的交通事故形态成因分析

交通事故成因复杂且具有不确定性,难以用一两种因素表征。为提取影响交通事故的核心因素并量化各因素的影响力,引入不确定性分析方法--粗糙集理论。首先根据历史事故数据建立粗糙集信息决策表,之后利用粗糙集理论的简约算法求出各因素相对于事故形态的属性重要度,最终判断出各因素对事故形态的影响程度,为道路事故形态预测模型的建立提供科学、合理的指标选取依据。     

基于粗糙集和遗传算法的道路交通事故分析

通过对道路交通事故的原因分析,确定了造成道路交通事故的影响因素.研究了利用粗糙集理论从交通事故历史数据中提取有效信息的方法,并给出了基于遗传算法的道路交通事故决策表属性约简算法,得出了道路交通事故决策规则表.计算结果表明:文中所建数学模型科学合理,算法高效可行.为建立道路交通事故智能分析系统提供了一个有效的方法.     

基于道路交通安全因素的交通事故分析

总结归纳了影响道路交通安全的因素:道路交通设施、季节、气候等。以滨海大道和机场大道为例,依据道路主体工程和交通量,分析了交通事故成因,同时提出了相应的整改措施。科学认识了道路交通事故的诱发因素,指出了驾驶人群体性质的变化和驾驶人在驾驶过程中感官的极限性对交通安全的影响,从而提出道路规划设计要“以人为本”,行车安全应以“预防为主”的理念。     

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.     

基于粗糙集的城市交通拥堵预警算法分析

通过摒弃传统的以分析交通流参数来判断是否会发生交通拥堵的方法，综合考虑各种导致城市交通拥堵因素（包括天气、时间段等），以粗糙集理论为依据，建立一套判断城市交通拥堵算法，为交通拥堵预警提供分析与支持，并进行模拟实验仿真。仿真结果表明：该方法是可行有效的，可改善拥堵预警的准确率并减少误报率。     

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为了提高交通事故现场的安全性,预防二次交通事故,综合考虑事故现场路段的交通和管理要素特征,建立交通事故现场安全性评价指标体系,准则层为人为因素、车辆因素、道路与环境因素和管理因素,决策层共15个指标.将熵值法和属性识别模型相结合,建立基于熵权的事故现场安全属性识别模型,应用熵权理论,计算评估指标的权重和属性测度.为了验证模型的适用性,把采集到的四组典型高速公路交通事故现场的基本特征数据输入模型,对事故现场的安全性进行评价.结果表明,该模型不仅可以进行事故现场处置方案的安全性评价,也可以进行各方案之间的比较.     

重视道路因素对道路交通安全的影响

对道路交通系统的客观分析后发现,在以往事故分析中对人、车、路三因素间的关系分析不足。针对此问题,对道路事故处理中过多偏重驾驶员因素进行了原因分析,然后通过计算分析指出道路因素应占有更大的比例,在未来道路交通安全分析中应该重视道路因素的影响。     

影响交通安全的道路线形因素分析

道路交通是一个人、车、路组成的大系统,汽车的安全行驶是人、车、路三要素和谐统一的结果,交通安全与其中任何一个要素都密切相关,道路线形条件作为道路交通的基本要素,对于交通安全的影响不容忽视.