IHSDM在山区高桥隧比高速公路事故预测中的适用性研究

基于美国交互式道路安全设计软件IHSDM事故预测模块,对我国山区高桥隧比高速公路进行事故预测研究,统计事故发生水平及分布规律,探究其在中国山区桥隧比高速公路事故预测的适用性。以典型的山区高桥隧比高速公路渝湘高速为例,进行IHSDM建模及事故预测分析,得到基于IHSDM的事故分布规律结果。引入皮尔森相关系数分析预测事故数与年平均日交通量AADT、路段长度的相关性,并选择合适的阈值衡量变量关系的强弱。同时对2014年至2016年的实际事故进行相同内容研究,与IHSDM预测结果进行对比分析。研究结果表明,IHSDM预测事故结果与交通流量、路段长度的相关性与实际结果差异较大,模型在我国高桥隧比高速公路事故预测的适用性有待进一步修正研究。     

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。     

基于非线性回归和BP神经网络的交通事故时空影响预测模型

高速公路偶发性事故影响的严重程度和波及范围的定量研究,对保障道路通行能力和为偶发性事故提供科学的应急处置方案与高效的应急救援具有重大意义。本文通过VISSIM交通仿真平台模拟了高速公路偶发性事故路段交通拥堵、扩散和消散的全过程,仿真分析了事故路段上游到达车流量、客货比例、事故处置时间和占道情况等因素的影响。根据仿真结果,建立了基于非线性回归和BP神经网络方法的两种交通事故时空影响预测模型。运用广东省某高速公路的交通事故处置记录对模型的有效性进行了验证,结果表明两种预测模型均有较好的效果,且BP神经网络预测模型更为精确,最大排队长度的最大值误差小于1 km的准确率为88. 6%,拥堵消散时间的误差小于10 min的准确率为75. 7%。     

基于Tobit回归的山区高速公路事故率分析模型

以事故率为因变量来建立事故分析模型或预测模型时,由于事故率是连续型随机变量,传统的泊松分布、负二项分布及零堆积类分布模型已不再适用。加之,当统计年限较短或路段划分较短时,统计样本中的事故率会出现较多"0"值的情况,此时,事故率就属于受限的连续型变量,即受限因变量。通过对比分析可适用于受限因变量建模的Truncated回归和Tobit回归方法,基于Tobit回归建立了山区高速公路事故率分析模型并计算了模型中自变量的边际效应。模型的因变量为路段上的亿车公里事故率,自变量为路段上的年平均日交通量、路段长度及几何线形指标变量。研究结果表明:针对事故率这样一个受限因变量,采用Tobit回归来建立事故率分析模型是适宜的,所建立的事故率分析模型较好地反映了年平均日交通量、路段长度、几何线形条件等对事故率的影响。模型标定结果及边际效应数值表明:纵坡类型对山区高速公路事故率的影响最大;其次是纵坡坡度、路段长度和年平均日交通量;最后是竖曲线曲率。若设竖曲线曲率对事故率的影响程度为1.0,则年平均日交通量、路段长度、纵坡坡度、纵坡类型的影响程度分别为3.1、4.1、9.1、和9.7。     

山区高速公路桥隧群路段安全行驶研究

在我国不同类型的道路环境中,山区高速公路桥隧群路段由于交通条件复杂,近年来成为交通事故发生的主要路段。因此,如何降低山区高速公路桥隧群路段交通事故的发生概率,帮助民众在桥隧群路段中实现安全行驶,成为热议的话题。基于此,文章首先探究了山区高速公路桥隧群路段行车系统的运行原理,然后分析了山区高速公路桥隧群路段行驶事故产生的影响因素,最终提出安全行驶策略,旨在为山区高速公路桥隧群路段的运营安全,以及民众的行驶生命安全提供保障。     

山区高速公路隧道路段与开放路段的事故影响因素分析

高速公路隧道构造特殊且通行环境复杂,因而通常事故多发。为探究高速公路隧道路段与开放路段事故影响因素和严重程度致因机理的差异,采集沪昆高速邵怀段2011—2016年期间1 537起事故为研究样本;以事故发生路段为响应变量构建逻辑回归模型,解释各种风险因素对事故发生路段倾向性的影响差异;分别针对隧道路段与开放路段建立模型研究事故伤害严重程度的影响因素。建立二元Logit回归模型分析事故的发生倾向性和2类路段的事故严重程度的影响因素;采用随机参数Logit模型以反映异质性条件对参数的影响。统计表明:与疲劳驾驶、未保持安全距离相关的事故发生在隧道路段的概率更高,其事故发生概率分别是开放路段的2.373和2.482倍;与隧道路段事故严重程度正相关的因素包括下坡（坡度2%以上）、夏季和超速行驶,其中下坡（坡度2%以上）段的严重事故发生的概率为上坡（坡度2%以上）的3.397倍,夏季的严重事故发生概率为秋季的3.951倍,超速行驶相关的严重事故发生概率为其他不当驾驶行为的4.242倍;与开放路段事故严重程度正相关的因素包括超速行驶和疲劳驾驶,其中超速行驶相关的严重事故概率是其他不当驾驶行为的2.713倍,疲劳驾驶相关的严重事故概率是其他不当驾驶行为的4.802倍。研究表明,山区高速公路隧道路段与开放路段的事故发生概率及其严重程度的影响因素存在一定的差异性,研究结论可为山区高速公路差异管理方案制定提供依据。      

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.     

基于行车动力学的高速公路积水路段行车风险分析

近年来发生多起因积水产生的交通事故,为了研究高速公路积水路段小客车行车风险,综合考虑车速、驾驶行为和积水路段线形等因素,利用行车动力学仿真软件CarSim,建立了车辆动力学模型、道路模型以及小客车换道轨迹模型.在临界水膜厚度的基础上,结合车辆侧向偏移量和质心侧偏角,提出临界积水路段长度作为评价指标,通过改变道路圆曲线半径、超高、纵坡、车速和驾驶行为,分析了小客车在积水路段的行车风险影响因素,运用M atlab回归分析建立了积水路段小客车行车风险预测模型,对多雨地区高速公路某积水路段进行了行车风险分析.研究结果表明,所建立的风险预测模型在综合考虑车速、道路圆曲线半径、超高、积水厚度的影响下,能根据积水路段长度判别小客车的行车风险类型和严重性,其中侧滑风险回归模型相关性系数达0.962,侧偏风险回归模型相关性系数达0.753,为针对性提出道路安全管理措施提供了参考依据.      

山区高速公路桥隧连接段安全评价技术

针对山区高速公路桥隧连接段事故率高的特点,为了从道路几何线形优化角度提高其行车安全性,对桥隧连接段特征点车速进行了观测,并开展了驾驶员心理生理指标的实车试验.在此基础上分析了车辆在桥隧连接段车速衍生值(平均速度差和加速度)以及驾驶员心理生理指标的变化情况,并运用数理统计理论定量分析了桥—隧路段、桥—隧—桥路段以及隧—桥—隧路段3种主要形式对车辆平均速度差、加速度以及驾驶员心率增长率的影响.结果表明,隧道洞口平纵线形和隧道之间的连接段长度对车辆平均速度差、加速度和驾驶员心率增长率都有一定的影响.最后,并针对桥隧连接段提出了基于平均速度差、加速度和心率增长率的评价方法.     

基于线形与交通状态的山区高速公路追尾事故预测

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。     

基于可靠度的高速公路安全性评价方法研究

将可靠度理论应用于交通安全研究中,得到高速公路安全可靠度计算方法并建立路段可靠度预测模型。定义了高速公路安全可靠度的概念,给出了路段安全可靠度推导方法和可靠度预测模型建立方法。进行案例分析,研究沈大高速公路基本路段的事故数据,得出路段的安全可靠度计算公式;建立日安全可靠度预测模型;结合预测出的缺乏事故数据路段的日可靠度值,对所有路段进行安全排序。研究结果表明:用可靠度理论进行高速公路安全性分析具有一定的可行性和实用性。     

基于MOVES的小半径圆曲线路段载重柴油车碳排放预测模型

半径小于等于550 m的圆曲线路段是车辆易产生高碳排的路段。为揭示载重柴油车在这些小半径圆曲线路段的二氧化碳排放水平变化规律,以MOVES模型为基础,应用符合我国实际情况的道路、交通、车辆、燃油等信息,对MOVES模型中的参数做本地化修正及设置。通过采用MOVES模型进行载重柴油车碳排放模拟,得到了不同平面线形及行驶速度组合条件下的碳排量数据库。在此基础上,首先采用回归分析的方法分别建立了单位圆曲线长碳排量与圆曲线半径、圆曲线长度、车辆驶入圆曲线路段的初始速度3个参数的关系模型,其次采用迭代的方法建立了小半径圆曲线路段载重柴油车累积碳排放量预测模型。通过实地油耗试验,选用IPCC碳排放核算方法,将车辆油耗数据转换成碳排放数据,对比了碳排量核算值与模型预测值,验证了模型的预测精度。结果表明:单位圆曲线长碳排量以圆曲线半径、车辆驶入圆曲线路段的初始速度这2个参数分别为变量作二次函数形式的变化,以圆曲线长度为变量作幂函数形式的变化;累积碳排量以上述3个参数为变量作多元非线性函数形式的变化;经过参数本地化修正及设置的MOVES模型可以用于我国实际道路交通条件下的载重柴油车碳排放水平预测,以MOVES模拟为基础而建立的多元碳排量模型预测值与试验实测值的相对误差平均值为6. 02%,小于10%,具有较高的预测精度,可以在无需借助MOVES模型的情况下方便、快速地估算载重柴油车在小半径圆曲线路段的碳排量。     

我国双车道公路普通路段路侧事故预测模型研究

针对双车道公路路侧事故的各种影响因素,建立适合我国国情的双车道公路路侧事故预测模型,探索双车道公路路侧事故的分布规律。研究中根据我国双车道公路两侧用地情况,把公路划分为普通路段、村庄路段和交叉口路段,并对普通路段进行了路侧事故预测模型研究,主要内容包括普通路段的划分、路侧事故的定义、路侧危险度的划分、模型的结果自检验以及应用检验等等。研究结果表明交通量、货车比例、平曲线用长度加权的弯曲度、所在地域对路侧事故率的高低有较大影响,模型验证结果表明路侧事故预测值和实际值呈现一致性。     

高速公路上坡路段6轴铰接列车运行速度预测模型

为确保车辆在上坡路段的行驶安全，针对高速公路6轴铰接列车在上坡路段运行速度预测误差大、安全运营管理难的问题，提出了面向上坡路段6轴铰接列车的运行速度预测模型。采用雷达测速仪和AxleLight路侧激光仪采集西南某山区高速公路5处连续上坡路段的6轴铰接列车的交通流数据，并对实际运行速度与现有规范预测模型进行对比分析。以纵坡坡度、纵坡长度、车辆比功率、初始运行速度4个参数为变量，构建上坡路段运行速度预测模型。提出了预测模型误差修正方法，并分析了模型的有效性。结果表明:现有规范运行速度模型对6轴铰接列车运行速度的预测平均误差率达到了25.37%，模型误差较为显著；上坡路段6轴铰接列车的运行速度与坡度、坡长呈负相关，与车辆比功率呈正相关；构建的多元线性回归模型拟合优度R2为0.978，且满足相关检验指标；模型预测速度与实际速度差在2~4 km/h之间、相对误差平均值为8.86%，其结果较规范模型降低了16.51%；考虑交通密度因素修正后，模型预测速度与实际速度差在1 km/h以内、相对误差平均值为1.08%，其结果较未经修正的预测模型降低了7.78%，较规范模型降低了24.29%。由此可见，该速度预测模型对长上坡路段6轴铰接列车运行速度预测的准确性提升明显。      

面向 NSM 的高速公路大区段事故风险预测方法

为探究路网交通安全管理(NSM )中的事故风险预测方法,以国内高速公路的大区段路段为研究对象,首先分别采用系统聚类、k-means动态聚类和二阶聚类方法对路段进行聚类,确定最优聚类方法和聚类数量,然后对"同质性路段"分别建立负二项回归、贝叶斯负二项回归、随机或固定效应的负二项回归和多层混合效应负二项回归4种模型,通过精度评价指标选择出最优的事故预测模型,最后计算出相应路段的事故风险大小并识别出事故多发路段.结果表明:选择最优的聚类方法和聚类数量相较于未聚类的情况将有效提高事故预测的拟合精度,其均方方差下降了64% .当选择二阶聚类方法且聚类数量为3时,"同质性路段"负二项回归的事故模型拟合精度最高,其模型的赤池信息量 A IC为464 .79 ,贝叶斯信息量 BIC为476 .98 ,均方方差为99 .22 .在4种事故预测模型中,负二项回归具有良好的预测精度,其预测结果的均方方差最小,为108 .64 .采用统计学方法识别"同质性路段"的事故多发路段,共识别出辽宁省22条事故多发路段.      

高速公路S形弯坡路段自由流大货车运行速度预测模型

超速驾驶是山区高速公路S形弯坡路段大货车事故频发的主要原因,研究S形弯坡路段运行速度对大货车的安全行驶具有重要意义.根据车速与影响车速的公路线形因素抽象函数关系,确定影响S形弯坡路段车速的公路线形因素包括曲线半径、坡度、线路长度;采集监测数据和路段信息,分析S形弯坡路段大货车运行速度变化规律;建立自由流大货车S形弯坡路...     

基于时空交互模型的高速公路季节事故频次影响因素分析

为了深入了解影响高速公路事故频次的显著因素,采集2014年广东省开阳高速公路的事故、道路、交通和气象数据,以曲率和坡度同质性为原则将整条公路划分为154条路段,采用时空交互模型拟合路段季节事故数和道路设计参数、交通特征、气象因素间的内在关系。该模型不仅解释了相邻路段间的空间效应和相邻季节间的时间效应,而且还考虑了时空效应间的相互作用,有助于提高模型的拟合预测性能、减少参数估计偏倚。基于贝叶斯推断的模型估计和评价结果显示：事故数据中存在显著的时空关联和交互效应;时空交互模型比传统层级泊松模型的拟合优度更高;路段长度与事故频次线性相关,而交通量则与事故频次间存在非线性关系;高速公路交通安全性随着中、大型客、货车（三类车）比例的增加而显著提高;路段曲率、坡度越大,交通事故风险越高;风速越高、降水量越多的季节,事故频次将显著上升。研究结果可为高速公路交通安全改善方案的制定提供理论依据。     

基于驾驶模拟技术的山区高速公路桥隧群区限速值分析

为了提高山区高速公路行车安全性和速度连续性,提出了山区高速公路桥隧群区路段的限速值优化方法.首先通过选择在建的山区高速公路桥隧群区段为研究对象,构建了该路段的三维仿真场景.然后根据隧道路段设计速度采用标准,分别确定了"设计速度±20 km/h"和"设计速度"等3种限速方案,开展了3种限速方案下的驾驶模拟实验.最后从运行...     

高速公路分、合流区事故分析模型及事故影响因素

针对高速公路分流区、合流区分别建立负二项回归模型、零膨胀负二项回归模型、混合效应负二项回归模型3种交通事故分析模型,依据AIC准则、BIC准则、对数似然值、Vuong值等对模型进行检验,并采用拟合程度最高的NB模型进行事故影响因素分析。分析结果表明:1)主线年平均日交通量每增加1%,分流区、合流区事故数分别增加3. 50%,2. 23%; 2)主线平曲线半径、分合流区渐变段长度分别增加1%时,分流区年事故数减少0. 12%、0. 18%,合流区年事故数减少0. 07%、0. 28%; 3)分合流区车道数为单车道及4车道时对应的事故数相对较高; 4)分流区位于下坡路段比位于上坡路段具有更高的事故危险性,至上一分流区的距离与年事故数之间表现出显著的正相关性,较长的减速车道有利于提高交通安全性; 5)位于主线长直线路段末端的合流区诱发事故的风险较高; 6)重型车比例上升会导致年事故数升高。     

高速公路交通事故模糊逻辑预测模型改进研究

以AADT、路段长度、车道数、大型车比例和地形条件作为模型输入变量,以每公里事故数作为模型输出变量,结合辽宁省高速公路数据构建基本的交通事故模糊逻辑预测模型.考虑到模糊集合结构和模糊控制规则对预测结果可能产生的影响,提出调整模糊集合和融入先验知识构建规则库的模型改进方法.以粤赣高速和开阳高速为案例,分析了基本模型与改进模型的可移植性.最后,应用同样的数据构建了负二项分布事故预测模型,并与模糊逻辑预测模型进行了对比分析.研究结果表明,纵向比较,模糊集合细化一定程度提高模型预测精度,细分模型相较于基本模型,总体平均相对误差减少8.3%,模型优度提高0.357;横向比较,融入先验知识构建模糊规则库能一定程度提高模型预测精度,基本先验模型相较于基本模型,总体平均相对误差减少1.9%,模型优度提高0.164.融入先验知识后模型的可移植性增强,平均预测精度高于基本模型,相对误差大于0.5的样本数减少3.8%,总体误差减少3.4%,总体平均相对误差减少4.1%,模型优度提高0.385;但细化集合的模型可移植性较低,与粗分和基本模型相比各个指标值均不同程度变差;而模糊逻辑事故预测模型与负二项分布事故预测模型在预测精度和可移植性方面均无显著差异.