泉南高速公路柳南段事故黑点鉴别及组合因素影响分析

针对泉南高速公路柳南段交通事故，采用累计频率法对道路黑点进行鉴别，曲线中累计频率大于95.0%路段有12处，即为事故黑点（段）。结合贝叶斯定理，建立了道路联合概率分布模型，以泉南高速公路柳南段94.1 km的184起交通事故数据，进行模型检验，结果表明:大雾天气时道路小半径平曲线处发生事故概率最大，约37.3%；大雨天气时12∶00～18∶00时间段发生事故概率次之，约25.7%，其中大部分事故发生在时间段12∶00～15∶00；晴天时大半径平曲线处发生事故概率最小，占事故总数约4.5%。     

"黑点"分析方法在内河水上交通事故分析中的应用

由于内河水上交通事故的统计数据母体数量小,样本信息不全,常常没有记录详细的事故地点、里程等信息,给直接采用传统方法造成很大困难.为了减少数据缺失和信息错误对黑点分析带来的负面影响,对黑点分析方法进行了改进,采用定性定量结合、图上作业和模糊综合评判相结合的方法来实现.     

高等级公路线形连续性分析与评价

针对公路线形连续是保证汽车安全行驶的基本要求,结合某高速公路事故多发地段,提出了运行速度与设计速度合理匹配的路线设计理念,分析了高等级公路保证线形连续的条件,讨论了该高速公路事故多发地段(黑点路段)发生事故的原因。结果表明,确定公路几何线形参数必须做到运行速度与设计速度的匹配设计,一方面可保证路线所有相关要素如视距、超高、纵坡、竖曲线半径等指标与设计速度的合理搭配;另一方面,也考虑了公路上绝大多数驾驶员的交通心理需求,更能体现“以人为本”的交通理念。最后提出了满足道路交通安全需要的合理化建议。     

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。     

提防农村公路近村路段成事故“黑点”

近年来我国交通运输事业迅猛发展,公路新增里程成跃进式增加,特别是“村村通”工程的建设,为农村经济的发展和农民的出行发挥了巨大作用。但是,农村公路引发的各类道路交通事故也呈大幅度增长趋势,尤其是在一些近村路段的十字交叉口,更成为道路交通事故的高发地段。     

基于GIS空间聚类的事故多发路段鉴别分析系统

城市道路交通事故黑点及事故多发路段是城市交通管理中的顽疾所在,但如何在现有数据基础上精准识别和定位事故多发路段尚无统一定论。以深圳市为例,基于2014—2016年交通事故数据,利用空间模糊度搜索调用数字地图API来确定事故点位,并基于累计频率分析法对道路进行事故黑点分析,最后利用GIS线性参考技术对事故点位进行精确定位。结合GIS平台进行系统封装和二次开发,构建一套基于GIS空间聚类的城市道路交通事故多发路段鉴别分析系统。应用实例显示,系统可实现城市道路交通事故多发路段的精准定位及分析等多项功能。     

双车道公路线形连续性及舒适性评价研究

针对公路线形连续是保证汽车安全行驶的基本要求,提出相邻路段运行车速相协调的路线设计理念,并提出双车道公路线形连续性评价标准,旨在为设计和改建双车道公路提供重要依据,提高线形设计质量,减少交通事故。经实例分析证实所提标准较为合理,并根据分析结果,讨论并提出了相应的改善措施。此外,从驾驶员的角度对线形的舒适性做出了评价,并提出双车道公路线形舒适性的评价标准,更加体现了＂以人为本的交通理念＂。     

数据挖掘技术在交通事故黑点整治中的运用

目前我国城市道路交通事故频发,而许多城市道路事故黑点的整治工作仍然依靠人工或简单的数据库来进行。为了系统和科学地整治交通事故黑点,本文提出了利用数据预处理技术处理事故黑点数据库,运用关联规则技术分析黑点事故成因,为城市道路交通事故黑点的整治提供了有效的方法。     

交通事故黑点鉴别方法研究综述

交通事故黑点的鉴别与改善历来是交通管理实践者与学者所关注的重要研究对象。改善黑点的致灾因素,可以显著的改变道路交通安全管理形势。首先对黑点的定义进行讨论,然后分析了几种常见的确定交通事故黑点的理论方法的优缺点,最后指出了黑点鉴别方法的研究的新趋势。