沃尔沃卡车致力于推广交通安全

随着创新解决方案的不断推出．沃尔沃卡车不仅在安全性上屡创突破．更肩负了引导道路使用者交通安全的责任。根据沃尔沃卡车公司的经验．驾驶“盲点”最容易引发交通事故。在瑞典．沃尔沃卡车正通过全新的技术．公共交通教育等方式有效传播交通安全理念．将可能发生的交通隐患降至最低。。只要城市的货运有所需求．     

请给孩子们一个安全的世界

最近一段时间，关于儿童出现交通意外的事件越发频繁，也许以前也时有发生，但网络传播的巨大影响力让这一现象被更多的人关注。校车问题、碾压问题、安全乘车问题等等，都在向我们提了一个醒，随着汽车消费的快速放大，人与车的交集也越来越多。交通法规的执行程度如何，交通安全的意识如何，都将直接影响到道路交通事故的发生率。而从很多事故的过程来看，但凡多一点点安全意识，     

宁夏天豹：“客运安全必须警钟长鸣”

经历着“动力升级”的中国，两轮的自行车已逐步被四轮的汽车所替代，随便翻开一份都市报，总是有一些关于交通事故的新闻映入眼帘。众所周知，道路客运企业的安全生产管理工作是一项极其复杂的系统工程，其重要性不言而喻。对于客运企业来说，在安全治理工作的具体实施中，放松任何一个环节，都有可能导致安全治理流于形式，以至酿成重大恶果。     

基于模糊综合评价的高速公路交通事故成因分析

在对高速公路交通系统进行适当简化的基础上，对机动车事故的生成过程进行了深入剖析，并建立了包括主导因素、诱导因素、潜在因素、可忽略因素4级模糊评价等级的模糊评价模型。该模型可对高速公路交通系统中各子系统及子系统之间的协调性进行分析评价，从而确定事故生成过程中的主导因素。     

基于SVM的水上交通事故严重程度的影响因素研究

为研究水上交通事故中事故严重程度的影响因素,减小水上交通事故发生时的人员伤亡及财产损失,对2015-2016年的水上交通事故统计数据的分析.选取了水上交通事故数据中的船舶类型、事故发生时间、地点、船舶吨位、能见度和风力等级等相关因素建立了事故信息库.根据水上交通事故造成的人员伤亡数量和财产损失的大小,将事故严重程度分为3个等级,并建立了基于支持向量机(SVM)的三分类模型.然后通过交叉验证以及网格搜索算法优化SVM分类模型的惩罚参数和核函数参数,得到最优的分类模型.模型建立后,利用SVM-RFE算法求解上述影响因素对事故严重程度的权重值并排序,筛选出对于事故严重程度影响最大的因素.结果表明,支持向量机三分类模型总体分类准确率可达70% 以上;同时自沉事故、渔船事故和秋季发生的事故易造成较大的人员伤亡;危化品船舶,内河发生的事故和渔船易造成较大的财产损失.