双车道高速公路追尾事故实时预测模型

现有的高速公路实时事故预测模型对高速公路信息化采集设备的布设密度和采集的数据粒度要求很高,在低信息化的高速公路管理工作上难以得到应用.结合国内高速公路信息化现状,使用单个检测器所采集的数据,对高速公路追尾事故实时风险进行研究.基于江苏省扬州市启扬高速公路上布设的超声波交通流检测器所采集的交通流数据,采用配对案例对照方法和二元逻辑回归,建立了双车道高速公路追尾事故实时预测模型.对事故前5~20 min的交通流数据分别构建流量时空矩阵、速度时空矩阵、平均车头间距时空矩阵,通过引入矩阵特征值简化建模过程并避免了指标间的相关性过高问题.模型总体精度85.7%,事故预测精度33.3%,误报率低于2%,相比已有模型总体预测精度较高,误报率较低,表明了该方法应用于追尾事故实时预测领域的可行性和有效性.      

基于交通流稳定性系数的高速公路交通事故实时风险预测

预测交通事故实时风险时，存在大量指标变量，导致数据难以采集，不仅不利于构建预测模型，且带来的过拟合问题会降低模型预测可靠性。为了减少预测指标数量，提升预测模型可用性，降低预测模型过拟合影响，构建具有可解释性的2种交通流稳定性系数以简化指标集，分别为纵向交通流稳定系数和横向交通流稳定系数。采集西安市G3001高速公路交通事故与交通流历史数据，选用支持向量机、随机森林、Logistic回归模型，分别构建高速公路交通事故实时风险预测模型。通过改进的GI指数评估交通流稳定性系数的显著性，以检验其有效性；通过指标集在训练与测试数据中的预测精度、AUC值差异评估交通流稳定性系数对降低预测模型过拟合的作用，并通过训练耗时评估模型的计算效率，以检验新方法的可靠性。研究结果表明:2种交通流稳定性系数对应的改进GI指数分别为0.952和0.922，显著大于其他受试指标，与交通事故实时风险显著相关。在3种预测模型中，包含2种交通流稳定性系数的简化指标集在训练和测试数据中的预测精度分别为91.1%和90.5%，与完整指标集相近。2种指标集在训练与测试数据中的平均预测精度差异分别为0.69%和4.87%；平均AUC值差异分别为1.61%和5.87%；平均训练时间下降了15.2%。交通流稳定性系数大幅提高了预测模型的可靠性，同时显著提升了模型的计算效率。      

连续数据环境下的道路交通事故风险预测模型

针对现有研究多基于病例对照的欠采样方法,即每起事故从连续交通流数据中按一定比例抽取对照的非事故数据构建模型,而该类模型在连续数据环境中的预测精度存在缺陷的状况,对城市交通连续观测并动态调控的技术环境（简称连续数据环境）开展道路交通事故风险预测模型构建研究。首先提出基于全样本交通流数据,结合“调整事故分类阈值”的方法解决事故风险预测研究中的非平衡数据分类问题;而后采用上海市城市快速路2014年5,6月的线圈检测交通流数据及历史事故数据开展实证研究,以受试者工作特征曲线下面积为评价指标,对比基于全样本和抽样样本构建的常用事故风险预测模型（逻辑回归、随机森林）的整体预测能力;以灵敏度和特异度的几何均数为评价指标,对比3种分类阈值计算方式（约登指数法、事故占比法和交叉点法）对事故/非事故综合预测精度的影响。结果表明：在连续数据环境下,采用全样本数据建模能使模型整体预测能力提高13.06%;基于约登指数法进行分类阈值计算可使模型的事故/非事故综合预测精度最佳。     

基于相空间重构和PSO-GPR的短时交通流预测

准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键.为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型.针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数,进行相空间重构,获得与原始数据具有相同动态特性的更为合理的模型输入-输出数据集.利用粒子群算法改进传统高斯过程模型参数优化的不足,构建预测模型.以重构序列作为预测模型的训练集和测试集,实现短时交通流预测.采用北京市东四环快速路检测器实测数据对比分析模型预测效果.结果表明,基于PSR和PSO-GPR的短时交通流预测模型评价指标均优于对比模型,其中绝对误差平均降低4.88,绝对百分比误差平均降低3.97%,均等系数达到0.963,所研究模型能够有效提高短时交通流预测精度.      

基于广义线性模型的高速公路交通事故预测

为分析高速公路交通流状态参数对交通事故的影响,建立了基于广义线性模型的高速公路交通事故预测模型。采用美国8号州际高速公路的实时交通流数据和交通事故数据,建立了实时交通流状态下的高速公路泊松分布预测模型和负二项分布预测模型,并给出了模型变量弹性系数的计算方法,用以确定高速公路交通事故的突出诱导因素。研究结果表明:广义线性模型能够很好的拟合高速公路交通事故,并且负二项分布预测模型的预测精度高于泊松分布预测模型;交通量、占有率、大车比例和速度标准差是高速公路交通事故的显著影响参数,并且与之呈正向关系;交通量是诱导高速公路交通事故发生最突出因素,交通量增长1%,可导致交通事故增长5.8%。     

城市群内高速公路交通运行动态风险评估模型

本文以江西省境内某段高速公路作为研究对象,研究了高速公路交通运行动态风险评估模型。以最能表征交通运行特性的交通流参数作为模型的输入参数,以事故风险作为模型输出。分别选择事故发生前0~5min、0~15min和0~30min3个时间段内的数据进行事故风险分析,并给出风险值的定义方法。通过利用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS),分别建立了不同数据选择情况下的交通运行动态风险评估模型。分析结果表明:选择事故发生前0~30min及对照组0~30min内的数据进行动态风险评估建模,所得的模型误差最小,约0.30,模型的事故预测准确率能达到65%左右。本研究可应用于实时的城市群内高速公路交通运行动态风险监测,并能很方便地对可能发生的事故进行预测。     

卫星单点定位数据的安全指标构建研究

以上海市市中心城区路段和交叉口为安全分析单元，进行基于卫星单点定位数据的安全替代评价指标构建。通过历史事故安全替代评价指标包括基于事件的安全替代评价指标(急加速事件和急减速事件)和基于交通流的安全替代指标(平均速度、速度变异系数、拥堵指数)。采用Savitzky-Golay滤波对卫星单点定位数据进行处理并提取急加速和急减速事件；提取了不同时间早高峰、晚高峰、非高峰和全部时段的交通流安全替代评价指标。在实时事故安全替代评价指标方面，根据时间维度(事故发生前5～10 min和10～15 min)和空间维度(全路段和分路段)选取实时事故安全替代评价指标。使用皮尔逊相关系数和随机森林方法对指标进行相关性分析和重要度排序。     

高速公路交通事故预测研究

为判别高速公路交通流状态参数对交通事故的影响,提取了美国I-10号州际高速公路的实时交通流数据和交通事故数据,建立了实时交通流状态下的高速公路交通事故泊松分布预测模型,并对模型中显著变量进行了弹性分析。结果表明:泊松分布模型能够很好地拟合高速公路交通事故;平均交通量、平均占有率、大车比例和速度标准差4个参数显著影响高速公路交通事故,并且与之呈正相关关系;交通量是诱导高速公路交通事故发生最突出的因素,交通量增长1%,可导致交通事故增长7.96%。     

基于PCA-RF组合模型的隧道交通事故持续时间预测

使用主成分分析(PCA)和随机森林(RF)组合模型对高速公路隧道交通事故持续时间进行预测.主成分分析用来提高随机森林模型的精度与效率.此外,通过调节2个模型参数,包括决策树数目和最大树深度来提高模型精度和避免模型过拟合.参数优化的结果表明,建模时决策树数目取150、最大树深度取10可降低模型的泛化误差.用以建模的数据包括了山西省的所有高速公路隧道自2012—2017年内的2115起事故数据.每起事故数据包括16个变量,包括隧道类型,事故发生位置类型,事故类型等.结果表明,PCA-RF组合模型的平均绝对误差为12.80 min,误差20 min以内的准确率为89.15%,取得了良好的预测效果.并且,PCA-RF组合模型的精度高于RF模型,说明PCA-RF组合模型能够提高事故持续时间预测的精度.且PCA能够降低数据维度,提高算法的效率.与人工神经网络模型的结果表明,PCA-RF组合模型预测结果精度高且其模型更简单、效率更高.      

基于随机森林与FP-growrh算法的山区追尾事故数据分析

传统的离散选择模型在分析事故数据过程中,容易出现模型假定条件不满足的现象。基于此背景,文中收集了2012-2017年昌金及泰赣山区高速公路的948条追尾事故数据,从非参数方法的角度对山区追尾事故进行分析。首先,利用随机森林算法对追尾事故数据进行了模型训练。模型中树的数量为144棵,预测效果最优,精度为0.778;进一步设置因素重要度阈值0.05,剔除了潜在风险因素中的星期、疲劳驾驶、超速、性别4个因素,筛选出10个重要度相对较高的因素。最后,利用FP-growrh算法训练得到40条频繁项集及关联规则。结果表明,FP-growrh算法可以有效说明潜在风险因素间、潜在风险因素与事故严重程度的关联程度。     

基于道路环境因素的公路隧道交通事故预测

为提高公路隧道交通事故预测准确率,以西汉高速秦岭某隧道群的496起交通事故作为研究对象,对影响公路隧道交通事故预测的道路环境因素进行相关性分析,针对不同预测类别选定具有显著影响的主要变量,通过贝叶斯模型、随机森林模型、BP神经网络模型和支持向量机模型分别对公路隧道交通事故形态、严重程度、伤亡情况和持续时间进行预测,根据准确率和稳定性确定出最优预测模型。研究结果表明： 1）随机森林模型在预测公路隧道交通事故形态时最为可靠,准确率约为84%; 2）在对公路隧道交通事故严重程度和伤亡情况进行预测时可优先考虑贝叶斯模型,其对重大或特大事故的预测准确率高达50%; 3）选择随机森林模型作为公路隧道交通事故持续时间的预测模型,绝对误差为20 min时模型准确率将超过70%。     

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.      

二级公路交通流特征对事故严重程度的影响

为有效管控二级公路的交通安全,定量刻画二级公路事故严重程度与交通流特征之间的关系,以元(谋)-双(柏)公路为研究对象,基于长期监测的交通事故数据及交通流数据,利用结构方程中的测量模型实现事故严重程度的量化计算,并运用Spearman分析法、决策树算法及随机森林模型选取影响事故严重程度的关键交通流参数,进一步采用多变量多项式比率法建立关键交通流参数与事故严重程度之间的关系方程,获取二级公路交通流特征对事故严重程度的影响关系。研究结果表明:①相比于事故率、受伤人数、死亡人数等指标,事故规模更能准确且全面地表征事故严重程度;②大车(指大客车、中型货车、大型货车、特大型货车、拖挂货车、集装箱车)平均日交通量、轻型车(指拖拉机、摩托车)平均日交通量、v/c、车速变异系数是影响二级公路事故严重程度的4个关键交通流参数;③各交通流参数之间存在相互作用关系,且不同参数对事故规模的影响程度不同;④当大车平均日交通量、轻型车平均日交通量、v/c、车速变异系数分别取200~340veh·d-1,200~380veh·d-1,0~0.1及0.7~0.77,0~0.15及0.6~1时,二级公路的事故规模较小;当大车平均日交通量、轻型车平均日交通量、v/c、车速变异系数分别取0~200veh·d-1,0~190veh·d-1,0.32~0.63,0.16~0.2及0.4~0.6时,二级公路事故规模较大。     

高速公路危化品事件处置持续时间预测模型

为准确预估危化品事件影响的时间、支撑高速公路危化品运输应急处置,基于危化品运输事故历史数据,构建高速公路危化品事件处置持续时间的预测模型.首先在事故特征分析的基础上,初步选取影响因子;利用Spearman秩相关系数对各因子进行相关性检验,确定危化品特性、危化品泄漏量及所需要驳货车的数量作为模型的输入变量;基于TSK型模糊推理系统,采用ANFIS方法建模;最后采用实例对模型进行验证并作误差分析.结果表明,模型预测结果与实测值吻合良好,且输入参数数目控制在合理范围内,能够为危化品事件救援提供必要的参考.      

国道主干线系统对交通安全的贡献研究(英文)

选取了5个省市的7条高速公路和6条并行普通国省道作为课题研究的基础道路,应用"有无对比"分析方法,确定了高速公路相对于并行普通公路的事故率降低标准,并确定了高速公路交通事故经济损失指标.在此基础上,总结提出了高速公路减少事故伤亡人数及挽回事故经济损失的计算公式.最后,以沈大高速公路、成渝高速公路为案例,计算了上述2条高速公路通车运营以来对交通安全的贡献值,研究成果为总结"五纵七横"国道主干线交通安全运营状况提供了基本数据和计算依据.估算结果显示,国道主干线的使用减少了约9万起交通事故,挽救了10万人的生命,并使58万人免于受伤,挽回了125亿元人民币的事故经济损失.     

基于贝叶斯空间相关模型的城市快速路安全影响因素研究

快速路是城市交通的主骨架,其运行安全态势直接影响整体通行效率的发挥。利用线圈检测器数据和由事故视频监控系统采集的2011~2013年共50069起事故数据,应用贝叶斯空间相关模型,对上海市南北高架、延安路高架、内环和中环4条快速路进行建模分析。为了反映路段间的潜在空间联系,在负二项模型的基础上,加入空间随机影响项建立相邻空间相关模型;进一步改进了该空间随机项的协方差矩阵,建立距离空间相关模型。通过贝叶斯回归方法比较3个模型的回归效果。结果显示,距离空间相关模型具有最优的拟合效果,其方差信息标准(DIC)较负二项模型降低6.04%。由此证明,事故在道路中的分布存在空间关联,且其相关性受距离影响。在道路几何特性影响因素中,路段前后1 km 内匝道数越多,每公里转角越大,事故风险越大;入口-出口型交织路段事故发生几率较高。日均交通量与事故风险显著正相关。不同快速路对比分析表明内环事故风险偏高,中环事故风险较低。      

基于状态观测器的城市快速路交通事故识别

针对城市快速路网中交通事故频发的现象,为及时准确地对事故进行识别,提出一种基于宏观交通流模型的状态观测器估计算法.根据利用交通仿真软件Paramics的实验数据,并结合元胞传输模型(CTM)理论分析事故发生前后,事故路段及其上下游路段的交通流密度分布特征.同时基于路网的交通流模型构建了城市快速路事故的状态观测器估计模型,模型通过估计密度的变化规律,并结合交通状态分布特征来对事故进行识别.以京通快速路为例,通过对观测器估计误差进行计算,得出了实验路段平均百分比误差(MPE)的均值为11.56%,模型估计精度为88.44%.该方法能较为准确的对事故进行识别,为快速路中的交通事故识别提供有效的参考.      

交通事故导致的高速公路拥堵状态判别方法

为量化分析不同交通事故条件下的高速公路路段拥堵情况,研究路段偶发性拥堵规律,本文构建了1个基于行程时间可靠性指标的高速公路路段拥堵判别方法。建立基于美国《公路通行能力手册》中行程时间可靠性分析方法的路段行程时间可靠性模型,并采用西南某高速公路路段实际数据校准模型。利用蒙特卡洛模拟方法生成交通事故场景,将交通事故解构为交通事故发生位置、交通事故严重程度、交通事故持续时间、交通事故发生频率4个特征,并以行程时间指数为路段拥堵量化指标,研究不同交通事故特征水平下的高速公路路段拥堵规律,并判别路段拥堵程度。研究结果表明：美国《公路通行能力手册》的行程时间可靠性分析方法具有可移植性,校准后可应用于国内高速公路路段;交通量接近饱和时,交通事故发生在出口匝道段的拥堵程度高于基本路段与入口匝道段,单车道关闭场景下的交通事故影响远高于路肩关闭场景下的交通事故;交通量接近自由流状态时,拥堵程度对严重程度不敏感;任何交通量水平下,单车道关闭场景下的交通事故持续时间一旦超过15 min,路段拥堵程度极有可能剧增。本文构建的路段拥堵判别方法,可以在精细化探究偶发性交通事故拥堵规律的同时划分路段拥堵等级,为相关部...     

基于ATT-LSTM模型的高速公路交通事件持续时长预测

为揭示交通事件对高速公路运行状态持续时间的影响规律，研究了高速公路交通事件持续时长预测方法。考虑高速公路交通事件时间序列特性，基于循环神经网络理论，从时间序列数据中提取交通事件时间依赖关系；通过引入长短时记忆网络，结合特征、时序注意力层挖掘历史时刻信息和当前时刻数据间的相关性，构建基于注意力机制-长短时记忆网络的高速公路交通事件持续时长预测模型。以2018年西安绕城高速公路交通监测数据集为例，开展了高速公路交通事件持续时长预测模型验证，对比了所提模型与反向传播神经网络、随机森林、支持向量机、长短时记忆网络模型这4种典型算法的预测精度，并分析了事件类型、天气条件、车辆类型、交通量等不同影响因素对持续时长的影响程度。结果表明:使用同一数据集，注意力机制-长短时记忆网络预测模型的预测结果平均绝对误差为24.43，平均绝对百分比误差为25.24%，均方根误差为21.17，预测精度优于其他4种预测方法。在模型的各影响因素权重中，事件类型所占权重最大为0.375，其次分别为车道数、车辆类型、天气等；采用立交出入口小时交通量作为修正参数，可以进一步提升预测精度，预测结果的绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差可分别降低21.3%、7.5%和16.9%。研究结果能进一步提高高速公路交通事件持续时长预测的精度，为公路安全高效运行提供技术支持。      

长江三角洲区域大型公路桥梁交通事故特征分析及安全对策

长江三角洲地处长江和钱塘江与东海的入海口,水域环境复杂,气象条件恶劣。大型公路桥梁是长江三角洲区域道路交通网中的重要通道,对减少区域间行车时间、促进区域经济发展起着重要的作用。因此,长江三角洲区域大型公路桥梁的交通安全研究具有重要的现实意义。基于苏通大桥通车以来的交通事故资料,对事故的时空分布、事故形态、车辆类型、天气状况等多角度进行了分析。分析得出,交通高峰时段是交通事故高发时段,周五事故最多,2月、9月、10月是事故高发月,事故类型主要是撞物和追尾,事故车型以轿车为主,雨天事故率最高,事故原因与车流、天气、人的失误及车辆自身性能有关,并提出一些改善建议。研究结果为大桥管理部门制定行之有效的预防控制策略、减少交通事故提供了一定的理论依据。