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追尾事故通常发生在两车之间,但也会引起多车之间的连续碰撞.在高速公路上一旦发生追尾事故,通常是恶性的多车连环相撞,所造成的人身与经济损失都极为惨重. 相似文献
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河北三河市大货车司机杨连发反映,他在天津港发生一起追尾事故后,在处理事故的过程中,交警强制他接受了多项有偿“服务”。如果不接受这些有偿“服务”就不放车、不还证且不给处理结果。 相似文献
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现在的汽车是越来越多了,交通也越来越繁忙了,追尾事故也每天在发生,我们常常看到汽车连环相撞的新闻.有媒体称,追尾是世界难题,有非常多的原因可以导致追尾,但是此种原因彼种原因,跟车太近,刹不住车是最主要的原因! 相似文献
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为了进行山区高速公路追尾事故预测并识别追尾事故突出诱导因素,在对两车追尾事故进行类别划分并确定出典型两车追尾事故的基础上,分析了典型两车追尾事故的事故率与线形指标、车速差、大型车混入率、交通量等单一因素间的相关关系。鉴于单一因素与追尾事故率间的关系不能准确描述追尾事故发生规律的缺陷,建立了线形与交通状态组合条件下的追尾事故次数负二项分布预测模型,并给出了模型变量弹性系数计算方法,用以确定追尾事故的突出诱导因素。研究结果表明:基于线形与交通状态的追尾事故负二项分布预测模型能够对追尾事故进行准确预测,利用弹性系数计算方法确定出车速差、年平均日交通量(AADT)以及竖曲线半径为典型两车追尾事故的突出诱导因素。 相似文献
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一、高速公路与普通公路相比,交通事故率低,但也常有事故发生。1、最常见的事故是多车追尾相撞,并同时伴有起火、爆炸,这种事故多发生在交通量较大、车速较高、天气不好(雨、雪、雾)等情况下,但驾驶员的原因占主 相似文献
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为研究危险货物道路运输事故严重程度的影响因素,以2015—2019年发生在我国的1267起危险货物道路运输事故案例为基础,比较决策树C5.0、支持向量机和多层感知器对危险货物道路运输事故数据的分析性能,并选用表现最佳的模型探索影响3种不同严重程度的事故发生的主要因素.结果表明,决策树C5.0整体表现最佳.影响仅财产损失事故发生的主要因素依次为直接事故形态(刮擦、泄漏、火灾和其他),间接事故形态(泄漏)和路段类型(站区);影响受伤事故的发生的主要因素依次为直接事故形态(侧翻、撞固定物、2车追尾、2车相撞、冲出路面和坠车),间接事故形态(泄漏和侧翻),路段类型(普通路段、桥梁、隧道和出入口),道路类型(省道和国道)和时间(07:00—12:00);影响死亡事故发生的主要因素依次为直接事故形态(多车相撞、多车追尾和爆炸),危化品类别(氧化性物质、气体和易燃固体),间接事故形态(火灾和爆炸)和道路线形(长下坡和急弯). 相似文献
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驾驶空间实际上是指行驶车辆之间的距离.俗称车距。行车间距如果过小,容易发生撞车事故.常见的一些追尾事故就是车距过小造成的;而行驶间距过大,会使该段道路上的汽车通过量下降。 相似文献
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成南高速公路交通事故特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
79~80 km等几个路段是成(都)南(充)高速公路第二辖区典型的交通事故黑点,114~120 km路段是事故发生的密集区域;周五发生的事故最多,周一次之,7月~9月是事故的高发月份;大、中型货车的事故率最高,乘用车次之,微型、轻型货车的事故率最低;除雾天外,雨天发生事故的概率最大,阴天次之,晴天最低。辖区内主要是单车事故,以碰撞固定物为主,多车事故主要以追尾碰撞为主。追尾碰撞占事故总数的比例为16.4%,但造成的伤、死亡人数均超过总数的60%以上。论文还结合"人、车、路和环境"等因素分析了事故成因,提出了相应的控制策略。 相似文献
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浙江东永线永康境内追尾事故触目惊心.2000年10月6日凌晨1点30分,东永线31公里永康市桥下地段,又发生了一起追尾撞车事故,一辆苏C07530厢式大货车追尾撞上一辆因爆胎而停在路边修理的皖K87852大货挂车尾部,造成坐在江苏车上的货主从车中甩出当场死亡.出事后安徽车司机拆了车牌弃车逃逸. 相似文献
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在传统汽车上,制动开关的作用只是接通制动灯,以警示后车“本车已经制动”,以避免发生追尾事故。但是在电控汽车上,制动开关信号具有异乎寻常的作用,若制动开关信号失常,会引发各式各样的故障,这些故障属于“一因多果”的故障现象。 相似文献
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起诉之由2月,李先生驾驶宝马轿车在某路段发生追尾事故,经交管部门现场鉴定,李先生负事故全责。事故后,李先生的宝马车被保险公司指定的修车厂检测确定维修费用为15万元。李先生因不满意这个结果,自行把车送到所购车的4S店进行维修,花费近 相似文献
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汽车防追尾系统的设计 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了追尾碰撞事故的原因和危害,应用控制工程,系统工程和人机工程,预测追尾事故的发生,给出了流程图和控制框图,设计了一种防追尾的机电控制系统。 相似文献
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以美国公路2013—2015年所有的追尾事故数据为样本,研究导致连环追尾事故发生的关键影响因素.通过随机森林进行特征筛选,选取了与时间、驾驶人、车辆、道路和环境有关的14个相关因素作为支持向量机的输入变量,建立了基于SVM的2车追尾事故与连环追尾事故二分类模型.得到分类准确率:训练集为97.42%,测试集为80.32%,AUC为0.7,说明2种事故之间存在显著差异,且SVM模型能够较好的将2种事故进行区分.根据SVM-RFE算法计算影响分类效果的特征变量的相对重要度,得到4个对2种事故产生区别影响较大的因素,依次为:碰撞前首车的运动情况、道路的限速、季节和车道数.进一步对比各因素下2种事故发生的百分比发现,在首车停车或减速、道路限速超过80 km/h、夏季以及车道数大于2车道的情况下,更容易发生连环追尾事故. 相似文献