广西高速公路安全行车速度的探讨

针对汽车在高速公路超速行驶的现象，阐述了超速行车对汽车经济性的影响和行车安全的危害，提出了汽车在高速公路行驶速度等建议。     

基于GPS轨迹数据的超速事件探测方法试验研究

目前,交警部门对超速事件的探测主要是通过定点测速或区间测速来实现的,但该方法不仅误差大,还难以探测车辆所发生的全部超速事件。随着GPS设备的广泛使用,一些学者尝试利用GPS轨迹数据中的速度信息来探测车辆所发生的全部超速事件,但单一点速度误差大。为及时、准确、全面地探测车辆所发生的全部超速事件,通过行车试验研究基于N(N≥2)个连续超速GPS轨迹点的超速事件探测方法。将超速事件视为一个包含起止点的线事件,并由超速GPS轨迹点描述,据此设计行车试验方案。选择成都市郊区6条道路为试验路线,试验车在每条试验路线上多次往返行驶,利用车载GPS设备采集试验车的行驶轨迹,并由随车试验人员记录该车超速事件发生的时间及地点。基于行车试验数据,构建匹配度指标,设计基于连续超速GPS轨迹点的超速事件探测算法,经比较分析确定超速事件探测的最佳连续超速GPS轨迹点个数,并验证探测算法的精度。结果表明:超速事件的判定条件为5个连续超速GPS轨迹点,基于5个连续超速GPS轨迹点的超速事件探测算法的精度为96%。研究结果可为超速事件的动态监测、实时呈现、时空分布规律揭示、致因因素挖掘、干预方法提出奠定坚实的理论基础,具有较好的实际应用价值。     

机动车超速行车危害及防治措施

高速公路的迅速发展以及汽车技术的不断改进,使车辆能够适应快速运输的要求,并带来巨大的社会效益和经济效益。介绍超速行车危害,驾驶员超速行车原因,机动车超速行驶引发事故原因及机动车超速行驶的防治。提出在保证交通安全前提下,既确保较高运输效率,又不降低道路通行能力,驾驶员依据不同车型在良好道路上以经济车速行驶比较合理。     

吓出一身冷汗——夜间行车注意事项

夜间行车和白天行车就像两个完全不同的世界,在白天不会发生或能轻易避免的事,在夜间就极有可能发生事故。环路夜里北京的环路依旧灯光明亮,路况好,车也少,又是相对封闭的路段,所以车速都比较快,一般在不超速的情况下可达80km/h。但就算环路上,依然会出现特殊情况,白领小张有次加班后回家,在回家路上就走的     

基于混合Logit模型的出租车超速者运营因素分析

根据超速频次、平均超速严重度和平均超速持续时间等3类超速特征，判断出租车超速者类型，明确运营因素对超速者类型的影响。本文利用成都市出租车GPS轨迹数据提取此3类超速特征，并筛选出若干运营因素。而后，应用模糊C-均值聚类确定4类出租车超速群体(超速者I、II、 III和IV型)。运用相关随机参数混合Logit模型，估计单个超速者的某运营因素在超过超速群体平均水平时，对该超速者类型的影响。结果显示：超速者I和II型的每小时超速频数、平均超速严重度低，但平均超速持续时间高；超速者III和IV型则相反。当超速者的日均行程距离、日均收入、低限速道路行程比例、夜间行程比例和全时段速度标准差超过群体均值时，其成为超速者III 和IV型的概率提高了15.39%~77.09%和42.98%~302.38%；成为超速者 I 型和 II 型的概率降低了-0.09%~26.57%和38.74%~68.34%。此外，日均行程距离、低限速道路上行程比例和夜间速度标准差等3类因素在估计中表现出异质性。     

出租车超速行为道路因素随机系数空间模型构建

为准确揭示道路因素与路段出租车超速行为特征的关联关系，本文以成都市中心城区主 干道路段为研究单元，通过车载GPS设备获取大范围出租车超速行为样本。在筛选出10类典型城市道路特征的基础上，选择路段超速线密度和不同百分位数超速严重度作为研究对象；为减少空间效应对估计的干扰，本文验证了超速特征的空间相关性，并分别构建基于对数-高斯分布的标准线性模型和空间条件自回归模型、空间误差模型及空间滞后模型这3类空间模型，探究不同空间模型与出租车超速行为特征的拟合情况；同时，考虑道路组间异质性，进一步构建随机系数空间模型。结果表明：出租车路段超速线密度和超速严重度均存在显著空间自相关性，空间模型 对其拟合效果普遍优于传统模型；不同超速行为特征适用不同的空间模型，随机系数空间条件自回归模型对超速线密度拟合效果最优，而不同百分位数超速严重度适用的最佳拟合模型差异较大；路段限速、一块板横断面及非机动车车道这3类因素表现出对出租车超速行为特征的组间影响异质性；因素解释方面，路段限速、一块板横断面、非机动车车道、路段施工区与超速线密度显著相关；路段限速、非机动车车道、上下坡匝道、路段施工区及路段长度与超速严重度显著相关。     

大连市智能公交系统的研究与实践

1大连智能公交系统的实施背景 大连公交始建于1909年，经历百余年发展，已经由最初的有轨电车发展到拥有轻轨交通、有轨电车、无轨电车、快速公交、公共汽车、出租汽车等多种交通方式。多年来，公交企业沿用传统管理模式和运营调度方式，人工编制行车时刻表和排班台帐、人工调度、人工填写路单、人工现场检测驾驶员超速行车和不规范行驶、人工制定维修计划，     

苦脸、笑脸标志测车速 提醒超速司机

英国警方计划引入会向超速车辆发出“苦脸”标志的侦测车速装置，并在一些路段上取代捉拿超速司机的摄像机。根据规定，捉超速车摄像机只可以在过去3年内发生至少4宗致命或重伤意外的路段上安装。因而警方计划在某些近期虽没发生严重车祸，但存在潜在危机的路段，安装数十部向超速车辆发出“苦脸”标志的车速显示装置，教育司机不要超速驾驶。     

我国高速公路机动车超速检测系统的运用

《道路交通安全法》实施后，各地交警部门对机动车超速检测系统的需求迅速增加。一般机动车超速检测系统采用的方式是：在高速公路上设置自动检测点安装测速和抓拍设备，在公路出口或路上设置执法点处罚超速车辆。     

四招对付高速路超速

为对付高速公路超速，公安交管部门近期将增派警力加强高速公路交通管理，设置流动和固定的测速仪监测超速车辆。     

基于广义回归神经网络的高速公路减速带行车风险检测模型

由于司机的错误可能会导致交通事故,如果能及时向司机提供建议,这种事故是可以避免的,如何检测驾驶风险是关键因素。首先,选择反应时间、加速度、初始速度、最终速度和速度差作为运动参数。方差分析结果表明,不同行驶状态下速度差异不显著,另外4个参数可以作为神经网络模型的输入变量,它们有15种不同的组合。检测模型结果表明,测试集的预测准确率达到86. 4%。输入变量的数量与预测准确率呈正相关。通过应用该方法,可以通过互联网发布车辆的危险状态以及驾驶员开始的危险行为,如疲劳驾驶、酒后驾驶、超速驾驶和分心驾驶。本研究的实证结果对减少交通事故具有重要意义。     

汽车“倒车”酿车祸

我们大家都熟知,驾驶汽车发生车祸的主要原因是：疲劳驾驶、酒后驾驶、超速行车、随意变道、擅闯红灯及制动（或转向）突然失灵等。但是,我们也许不注意,如果“倒车（backing-up）”不妥,也会发生车祸,导致人员伤亡。     

对我国高速行车条件下采用常用缓和曲线的可行性探讨

本文明确指出常用缓和曲线的线形为三次螺旋线，称之为三次抛物线是不确切的，结合我国铁路行车速度发展的目标值，计算了在高速行车条件下的曲线最小半径值及采用常用缓和曲线的长度值，对采用常用缓和曲线的可行性进行了分析。     

临危不乱——如何应对行车突发情况

我们在电影中经常会看到公路飙车的场面,主人公为了躲避仇人的追杀,超速、闯红灯、进逆行线、飞越障碍物、处理各种突发紧急情况。最终他驾驶的汽车变成一堆废铁,人却安然无恙。假设把电影中的场景放到现实生活中,有几个人能像电影明星表演的人物那样潇洒。电影终归是电影,寻求的是感观刺激。然而现实生活中如果真的出现紧急情况,保持镇定,采取科学的避险措施才是正确的做法。     

列车超速防护系统的制动精度和安全防护距离初探

分析列车超速防护系统的制动精度和它的安全防护距离的设计问题，当列车在超速防护系统的控制下实施制动时，无论是常用制动，还是紧急制动，它的制动精度受诸多因素的影响，如制动初速、制动方式、控制方式、制动系统的离散性、超速防护系统本身的控制精度、不同的天气对轮轨粘着程度的影响等等，只有对这些因素进行分析后，才能合理地确定安全防护距离，使列车超速防护系统能确保行车安全，提高运动效率，又能不干扰司机对列车的正     

行车不超速不超载

一、行车不超速众所周知,汽车速度越快,蕴含的能量就越大,对安全行车造成的威胁也越大。1.影响驾驶员的视觉驾驶员的视野、动视力、周边视力随车速的变化而变化。车速越快,     

增压器压气机叶轮的三维弹塑性精细分析

用基于参变量变分原理的有限元参数二次规划法对增压器压气机叶轮进行了三维弹塑性精细分析的研究，并计算了叶轮在用预超速工艺制造过程中的残余应变，给出了其分布规律，计算结果与实测符合得很好．     

为什么"十次事故九次快"

"10次事故9次快",这是无数次血的教训的总结.据统计,因超速行车肇事的占事故总数的70%以上.为什么"10次事故9次快"?     

交通简讯

公安部出台六项措施 遏制货运车辆肇事，公安部预防群死群伤交通事故 超速50%吊销驾照，重罚超速20%以上的，严查客车超员，为遏制死亡车速 沪宁高速装探头，车辆实时监控管理系统将在全国推广。[编按]     

驾驶人个人特征对行车速度的影响

为分析驾驶人个人特征与行车速度之间的关系,采用个人属性调查和实车试验相结合的方法,获得80份驾驶人行车速度记录数据。按照驾驶人行车超速时间与总行车时间的比例,将驾驶人超速选择行为区间划分为4个小区间。运用非集计理论,将驾驶人的性别、年龄、性格、教育程度、驾龄等个人特征作为影响因素,并将4个小区间作为4个选择肢,建立了驾驶人个人特征对行车速度的影响度量模型,并结合弹性理论分析了各个影响因素的敏感度。分析结果表明:驾驶人的性别、年龄、教育程度、矫正视力、职业驾驶人和发生交通事故6个影响因素对应的弹性值均小于1.000,说明上述因素对速度选择行为缺乏弹性;在4个小区间上,驾驶人的驾龄对应的弹性值分别为6.287、3.211、3.438和2.450,性格对应的弹性值分别为1.249、1.045、2.033和3.672,说明性格和驾龄2个影响因素对行车速度选择行为富有弹性,影响显著。