基于CRSG模型的山区公路风险隔离研究

为了合理评估山区干线公路交通安全状态,有效辨别安全风险源,并制定山区道路安全发展对策以降低交通事故风险,采用权重计算的CRITIC (Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)法与秩和比(Rank Sum Ration,RSR)法的组合方法,建立了输入、输出双维度的山区交通安全风险指标体系及风险隔离模型,对道路风险程度进行划分与评估。基于差距分析(Gap Analysis,GA)与敏感性分析(Sensitivity Analysis,SA)组合法,提出了山区公路风险评估结果的分析方法。结合陕西省安康市山区道路交通安全现状,从交通运行状态、人员设施管理、道路环境特征、事故发生形态等方面进行数据的采集与分析。研究结果表明:山区各条干线公路的风险等级可以较为明显地划分为警告区、控制区、提示区;穿村道路所占比例、减速设施设置数量属于安全风险评价中高差距、高敏感的双高指标,需要重点进行排查,特殊天气与地质条件对于山区交通安全的影响也需引起重视;基于CRSG(CRITIC-RSR-SA-GA)风险隔离模型的分析方法具有较高的操作性和适应性,可根据风险等级的区分要求进行适应性划分,更加直观地显示道路风险分级,有利于制定针对性强的山区道路安全提升改善措施,保证山区道路交通运行安全、有序。     

基于物元分析的道路交通安全评价方法

道路交通安全是一个受人、车辆、道路等多因素制约的综合系统。选取了道路交通安全评价指标,并根据道路交通事故特点及其影响因素确定了定量评价指标体系。针对现有道路交通安全评价方法的不足,基于物元分析方法和可拓法原理,提出了一种可操作性较强的道路交通安全评价方法,并使用该方法对全国道路交通安全状况进行了评价。     

道路交通安全研究的现状与热点分析

道路交通事故的产生对民众的生命安全和财产损失影响巨大,国内外学者在该方面进行了大量的研究。为了整体把握道路交通事故研究热点及发展趋势,从中国知网(CNKI)核心期刊数据库和Web of Science核心合集数据库选取了2000—2020年与道路交通事故相关的3 943篇文献为数据源,借助CiteSpace和VOSviewer文献计量软件平台从文献分布特征、关键词共现、关键词聚类、关键词突现等方面进行分析,并在此基础上从事故黑点鉴别与影响因素分析、事故安全评价与事故预测、事故伤害(RTI)的流行病学研究和预防、事故处理与安全管理、事故仿真与驾驶行为分析这5个研究方向分析道路交通安全的研究趋势与热点问题。研究表明:①从作者合作方面分析发现道路交通事故研究具有多学科交叉性质;②对关键词共现分析发现国内外期刊关键词共现类别基本一致,说明国内外对道路交通事故方面的研究具有较强的一致性;③数据分析发现当前研究还存在实时交通事故评价手段欠缺、道路交通伤害数据结构不统一、事故仿真模型的通用性与有效性有待于进一步提高等问题;④从研究趋势的演进来看,未来的研究趋势主要集中在道路交通事故侵权责任研究、道路交通事故对道路通行能力的影响等方面。      

基于大数据的高速公路交通事故分析系统研究

高速公路交通事故数据体量大、类型多、时效性要求高,应用大数据理论深度挖掘数据特征以提升运营安全已成为趋势。为建立交通事故分析系统,集合道路线形、交通流、历史事故数据等,首先采用邻近度技术、关联分析法清洗数据;然后从行车危险度角度,界定并筛选高速公路事故特征路段;最后利用变量柔性的广义负二项分布构建特征路段的事故预测模型。该系统的建立将可以充分挖掘事故数据特征,并辅助道路交通管理者实施决策。     

基于N-K模型的隧道施工事故多风险因素耦合分析

为解决多风险因素耦合作用对隧道安全施工的影响，在分析2009—2019年国内101次隧道施工事故发生原因的基础上，将影响隧道安全施工的风险因素区分为人为因素、设备因素、环境因素和管理因素4方面; 将风险耦合理论引入隧道施工事故风险分析中，探讨隧道施工事故多风险因素的耦合机制、分类和解耦原理，利用N-K模型构建隧道施工风险耦合模型，揭示隧道施工事故多风险因素间的耦合效应。研究结果表明： 参与耦合作用的风险因素越多，耦合作用形式计算的耦合值越大，则隧道施工风险越大。在3个风险因素参与的耦合过程中，人为-设备-环境因素之间的相互耦合作用造成的隧道施工风险最大；在2个风险因素参与的耦合过程中，设备-环境因素之间的相互耦合作用造成的隧道施工风险最大。基于解耦思想,可以减小隧道施工中各风险因素之间的耦合效应，进而降低隧道施工事故发生的可能性。     

考虑数据不平衡的城市道路乘用车致命事故率分析

城市道路交通事故频发,而事故数据存在明显不平衡,不同因素间的耦合作用对城市道路乘用车致命事故率分析造成极大挑战。为此提出了1种集成重采样、贝叶斯网络（Bayesian networks,BN）和关联规则（association rule method,ARM）的三阶段事故率分析方法。基于国家事故深度调查体系的1 105例城市道路乘用车事故数据,从驾驶人、车辆、道路、环境这4个方面选取16个潜在特征变量构建BN模型;鉴于数据不平衡时会导致BN模型性能下降的问题,提出在构建BN模型前利用合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE）和聚类中心进行数据重采样,并比较分析各类采样技术下不同BN模型的综合性能;基于最优BN模型并结合ARM,推理不同影响因素及因素的耦合作用对致命事故率的影响。结果表明：重采样方法可以显著提升BN模型的综合性能,以及识别风险因素的能力。其中SMOTE采样技术结合GTT算法构建的BN模型的AUC最高,达0.793。此外,相较于原始不平衡数据构建的BN模型,经SMOTE采样后构建的BN模型多挖掘了...     

基于贝叶斯网络模型的道路交通事故链生成与演化研究

为了研究道路交通事故链的生成和演变规律并全面反映道路交通事故的产生机理,以美国100-Car自然驾驶研究数据为基础,充分考虑了驾驶员状态和驾驶行为对道路交通安全的影响,构建了事故发生前驾驶员状态和行为特征参数等变量,并与其他传统驾驶员特征、道路交通特性以及环境特点等影响因素变量共同建立了关于道路交通事故风险类型的贝叶斯网络模型。在贝叶斯网络模型基础上,引入事故因果链理论,利用有向无环网络中简单路径搜索算法生成事故链集合,并采用信息增益特征选择方法识别关键事故链。通过100-Car自然驾驶数据得到的关键事故链显示,单车事故类型更容易在弯道和坡道条件下驾驶员无注意力转移或进行简单非驾驶任务的情况下发生;而正面、侧面和尾部碰撞事故类型的发生,往往在水平直线道路条件下,伴随着驾驶员注意力由前方道路转移至两侧车窗或内后视镜,以及驾驶员非驾驶任务变复杂的情况。通过改变事故链中各节点的状态概率,可以探索不同类型事故的演化路径和规律,克服了传统方法对每个道路交通事故致因因素进行独立分析的局限性,揭示了事故链中影响因素/事件之间的相关关系,为更好地掌控道路交通风险状态和实现事故链阻断提供了新的思路。     

基于驾驶行为和信息熵的道路交通安全风险预估

为了精准有效地进行交通事故预防预警，基于车辆OBD驾驶行为数据及信息熵理论，提出了城市道路交通安全风险预估方法。首先，分析异常驾驶行为高发位置与道路交通事故发生位置的关联性；其次，构建以道路交通安全熵为一级指标，急加速率、急减速率、急转弯率、超速率、高速空挡滑行率为二级指标的道路交通安全风险预估指标体系，提出了基于改进熵权法的道路交通安全熵计算方法；然后，基于密度聚类、K-means聚类提出了道路交通安全风险等级数确定方法，并基于K-means聚类建立了风险等级阈值计算方法。研究结果表明：异常驾驶行为高发位置与交通事故发生位置具有一致性；通过对log对数底数选择优化、二级指标零值处理、指标权重分段计算3个步骤改进的熵权法，可弥补log对数函数无法计算零值指标熵值的缺陷，避免指标权重为负、指标熵值与权重反映信息不一致的现象；两步聚类避免了孤立数据点对安全风险等级划分的影响。以重庆市4条城市道路（总长约38 km）进行实例验证后得出，道路交通安全熵与交通事故表征的道路交通安全状态趋势一致；道路交通安全风险等级可划分为高、低风险2级，道路交通安全熵优化阈值为0.042，最后，风险等级划分准确率为87.88%。研究成果可为道路交通安全风险点辨识、交通事故预防预警提供有效的技术支持。     

大数据在道路交通行业应用研究

近年来,大数据逐渐成为各行业研究应用的重点,道路交通行业也不例外。现首先分析大数据的特点,论述道路交通行业大数据的内涵;接着,介绍大数据在道路养护、道路施工、交通管理、道路交通安全等方面的应用实践;最后,对大数据在道路交通领域应用过程中存在的问题进行探讨并给出若干建议。     

安全道路条件计算研究综述与展望

为了促进中国道路安全工程的发展,系统梳理了国内外安全道路条件计算领域的学术研究现状、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景.总结了安全道路条件计算发展现状并对其未来发展趋势进行了展望,分别对道路线形、路面条件和驾驶人工作能力方面的研究内容进行了细化和梳理.为改善道路交通安全的严峻形势、完善道路交通安全评价理论与方法,采用驾驶工作负荷理论及表达方法的研究成果,研究驾驶期望行为(运行速度)、驾驶人自身能力阈限(生心理安全舒适感)、道路条件(包括路线平面、纵断面、横断面)、路面平整度等互动关系.研究驾驶人安全舒适性道路条件计算的多因素表达,为安全的道路条件设计与运行管理提供理论与方法支撑.      

Evaluation of risk factors for road accidents under mixed traffic: Case study on Indian highways

This paper presents an evaluation of risk factors for highway crashes under mixed traffic conditions. The basis of selecting study sites was abutting land use, roadway, and traffic characteristics. Accordingly, the study selected thirteen segments on the existing highway network in the state of West Bengal of India, covering a wide spectrum of such road attributes. A systematic investigation based on site-specific accident data to capture the highway sections' safety features revealed that the crash rate has steadily increased for years with traffic regardless of roadway category and conditions. A number of risk factors that affect road accidents were identified; they are mid-block access, pavement and shoulder conditions, vehicle involvement, time of day, and road configuration, i.e., two and multi-lane. The empirical observation indicates that the crash rate is relatively lower on multi-lane highways; however, the severity of any crash on such a road is relatively high. Notably, the crash frequencies on such roads are less during daylight hours due to the lane-based unidirectional traffic movement. This is quite the opposite during nighttime when drivers exhibit an inability to meet traffic contingencies, thereby increasing crash risk. The majority of crashes on two-lane highways are, on the other hand, due to unsafe driving manoeuvers. The study also observed that frequent mid-block accesses and poor shoulder conditions reduce scopes to rectify driving errors and increase crash risk as a consequence. The paper subsequently suggests proactive approaches to identify safety deficits at the time of planning and designing.     

道路条件对交通安全的影响分析

事故的主要结果往往是由不安全与危险的道路条件引起的,分析了道路因素影响交通安全的深层次原因,探讨了道路线形要素与道路交通事故的关系。     

基于FTA-改进层次分析评价法的有轨电车道路交叉口运营风险分析

为有效预防和减少城市有轨电车道路交叉口运营事故的发生,以34起经典城市有轨电车安全事故数据为数据集,对有轨电车在道路交叉口运营风险因素进行相关分析。利用历史事故数据分析将运营风险因素分为人员、设备、环境和管理这4类,并构建城市有轨电车运营风险评价指标体系。为了使研究结论具有统一性与可靠性,减少主观因素影响,结合事故树结构重要度与传统层次分析法的优点,提出事故树（FTA）-改进层次分析评价法对各风险因素进行分析。在采用此方法针对有轨电车运营风险因素的分析中,将风险因素对顶上事件的影响程度进行量化,同时优化工作人员对引发有轨电车安全事故风险因素的刻板印象,精准提高其运营的安全性,并根据研究结果提出相关建议。     

平原区等级公路接入口安全影响分析研究

针对平原区等级公路复杂的交通环境与接入口密集程度比较高有关,且接入口相关的事故比例也较高的情况,进行了平原区接入口对安全影响特性的系统研究。本研究收集了大量平原区公路的道路和年交通事故、交通组成等数据信息,对平原区公路接入口对安全的影响情况进行了量化研究,包括双车道公路接入口安全影响性研究和四车道公路接入口安全影响性研究,分析指标包括针对事故率的分析和死亡率的分析。分析结果表明接入口对安全的影响呈现出分段规律性。     

基于信息分配的道路黑点鉴别方法

为解决传统的道路黑点鉴别方法中存在的小样本问题及事故样本的信息损失问题,深入分析了事故数据的小样本特性及事故样本反映路段行车风险的多维性;并引入信息分配技术对交通事故数据进行处理,通过计算和比较事故样本分配给各路段单元的事故信息量(而不是事故频次)进行道路黑点鉴别。结果表明:信息分配技术能充分挖掘小样本事故数据提供的道路黑点鉴别信息,事故信息量比事故频次更能反映各路段单元行车风险的大小。     

冰雪路面摩擦特性与运营风险管控研究综述

冰雪路面的交通安全问题一直是中国交通行业面对的难题，对冰雪路面运营风险进行智能管控是保障交通安全的有效途径。为了推动冰雪路面智能管控技术的应用，明确研究中的关键问题和未来发展方向，综述了国内外冰雪路面智能管控的相关研究进展。首先，阐述了冰雪对交通带来的影响，揭示了人、车、路三者与交通事故的关系，明确了冰雪路面交通事故的根本诱因是由冰雪导致的路面摩擦特性下降；然后，讨论了冰雪路面的胎-冰-路摩擦机理、影响因素、预估模型及其评价方法；进而，对比分析了路表冰雪状态感知技术的多种原理及其适用性，提出了可以用于智能管控的冰雪感知技术要求；最后，总结归纳了常见的冰雪路面运营的静态、动态风险管控方式，其中静态管控方式包括气象法、历史事故数据法和力学特性法，动态方式包括动力学特性法、交通流特性法和综合风险分析法，综合风险分析法可以表征道路运营风险的多因素动态变化，是未来冰雪路面智能管控的主要方式。     

基于GIS的道路交通安全管理体系研究

在深入分析道路交通事故致因的基础上,寻求道路交通安全管理的关键因素,为道路交通安全管理结构体系的建立提供依据。结合地理信息系统在交通安全管理上的应用特点,进行道路交通管理信息系统的数据检测与采集、事故分析、安全评价和事故决策支持系统的框架研究,并给出了实例。     

安全评价技术在老路改建中的应用研究

结合沪宁高速公路南京连接线改造工程,在已有交通事故统计资料、全线几何设计参数和大量实测数据的基础上,运用事故统计分析、人机工程学理论和运行速度理念等新的安全评价技术对该路段的安全状况进行分析与评价。通过对所得数据的评价分析找出事故隐患路段和事故黑点并提出具体的安全整改措施,为安全评价技术在老路改建中的应用作了有益的尝试。