基于贝叶斯网络的高速公路交通事故严重程度预测及致因分析

为了深入研究高速公路交通安全,剖析高速公路交通事故的发生机理以及各类因素对高速公路交通事故严重程度的影响,收集曲靖市境内沪昆高速段2017—2019年的1 939起交通事故进行研究。以事故严重程度为因变量,筛选出人、车、路、环境4个大类下的与事故严重程度相关的19个影响因素为自变量,采用数据融合法基于树增广型贝叶斯网络构建事故严重程度预测模型,量化各因素间的影响关系,经特征筛选找出关键致因,并结合案例进行推理分析。结果表明：影响高速公路交通事故严重程度的关键致因依次为天气情况、视距情况、路面情况等。模型对高速公路事故严重程度预测准确率可达84.27%,高于传统贝叶斯方法,模型有效性验证良好。针对事故主要致因提出改进建议,可为交管部门提供准确事故信息辅助决策,加快事故响应速度,提高事故应急指挥能力。     

南昌市道路交通事故成因分析及预防

根据南昌市2000年至2003年的道路交通安全现状,利用统计分析方法,对道路交通事故的成因、时空分布、事故形态等进行了分析和研究,并针对南昌市的交通事故的特点与规律,提出了预防交通事故的若干措施.     

大跨人行悬索桥纵横主梁涡振性能研究

为掌握大跨人行悬索桥纵横主梁涡振性能,以国内拟建的一座宽跨比为0.028 4的人行悬索桥为工程背景,对其涡振响应特性及发生机理进行了研究。采用数值方法分析了该主梁涡振响应、流场涡脱演化、风压分布以及涡激振动贡献系数在-3°、0°和3°风攻角下的特性。结果表明,随着风攻角由正转负,主梁竖弯涡振性能变差,其风速锁定区间向低风速区偏移,最大竖弯涡振幅值增大,最不利扭转涡振出现在0°风攻角下。由于主梁下表面多个工字钢纵梁的阻挡作用,导致主梁下部气流旋涡运动状态复杂,其对涡振响应影响显著。脉动风压系数随风攻角的变化规律复杂,主梁上、下表面脉动风压系数极值分别出现在-3°和3°风攻角下。不同风攻角下,主梁上、下表面的涡激振动正贡献系数极值均出现在尾流端且作用范围较大,此为结构竖弯涡振响应的主要贡献区域。     

压滤式电解水制氢电解槽极板腐蚀机理的研究

介绍了电解水制氢装置核心部件电解槽的主极板发生腐蚀的现象,研究并分析了极板腐蚀发生的原因,笔者认为主极板腐蚀的机理属于电偶腐蚀 孔蚀,碱液中有害离子是导致腐蚀发生的必要条件。针对主极板腐蚀发生的情况,提出了解决措施。     

相变材料对温拌沥青混合料路用性能及微观机理的影响

为了有效改善公路交通环境,阐述国内外温拌沥青混合料的研究和发展现状,分析温拌沥青混合料的微观机理,重点研究相变材料对温拌沥青混合料路用性能及微观机理的影响,并针对此提出一些有效对策,为相关部门提供参考,同时还可以为我国道路的设计与施工提供参考。     

中国轨道交通轮轨滚动接触疲劳研究进展

系统阐述了轮轨滚动接触疲劳损伤的分类、萌生机理、影响因素、引发后果及常用萌生预测模型等,总结了其复杂性的根源;梳理了中国轨道交通系统近年来发生的各种轮轨滚动接触疲劳的相关研究成果,分别总结了高速铁路、普速铁路和地铁等系统轮轨滚动接触疲劳的基本特征、萌生机理及治理措施等;展示了在局部和连续型滚动接触疲劳研究中,现场跟踪测...     

典型牵引式滑坡数值模拟及治理措施研究

牵引式滑坡是高速公路施工中常见的边坡破坏形式。文章以阳朔至平乐高速公路典型牵引式滑坡为例,对牵引式滑坡的特性进行研究,并结合该滑坡的勘测数据和地形数据,建立滑坡有限元模型进行破坏模式和治理机制分析。结果表明,牵引式滑坡是由于底部坡脚失稳造成对上部土体支撑力不足,进而引起中上部结构失稳下滑,在实际工程中可采用加固坡脚、增加坡脚抗滑力的方式进行治理。     

港口危险货物泄漏火灾爆炸事故情景构建

为提升港口危险货物泄漏火灾爆炸事故应急处理能力,针对危险货物码头停泊的船舶和陆域储罐泄漏火灾爆炸事故,采用事故情景构建方法,结合事故后果定量分析,建立船舶在港口停泊期间发生泄漏火灾爆炸事故的情景构建方案,通过分析得到港口危险货物泄漏火灾事故情景应急任务,有效提升政府和企业应急管理能力和应急准备能力。     

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测

道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明：相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_rmse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_m...     

建成环境对城市交通事故严重程度影响研究

针对城市交通事故分析中缺少建成环境因素的系统考虑,以密度、多样性、交通设计、可达性及公共交通临近度等5个维度表征建成环境,同时考虑个体行为、道路情况、事故类型及自然环境4个方面,运用机器学习算法建立融入建成环境因素对城市道路交通事故严重程度影响分析模型;并以重庆市某区的事故数据进行实证分析。研究结果表明：建成环境变量对事故严重程度有较大影响;从变量重要度排序来看,土地利用混合度(14.29%)、快速路及主干路密度(12.43%)、次干路及支路密度(11.54%)、人口密度(11.35%)与可达性(10.96%)的影响程度较高,累计重要度达60.57%;同时各变量与事故严重程度呈现出非线性关系。