高速公路交通安全与道路线形和主要交通流特性的关系

为寻求高速公路交通事故发生规律,构建道路空间线形7个综合特征指标及饱和度和大货车率2个交通流指标,采用主基底分析法,取方差阈值l=0.3,筛选出相互正交的6个主要指标,以90%累计原始净信息量探索影响高速公路事故多发段和较安全路段形成的规律;利用双聚类分析法对主要指标和事故率分别聚类,并以广云(广州—云浮)、云梧(云浮—梧州)、云罗(云浮—罗定)高速公路为例进行分析。结果表明,事故多发段规律为集合{势能相对变化指标,平纵组合协调性指标,视觉连续性指标,饱和度,势能均衡指标}=(-16.319,1.318)∩(0.241,0.583)∩[(2.466,3.6)∪(6.863,7.423)]∩[(0.270,0.3)∪(0.670,0.820)]∩[(2.372,3.447)∪(18.919,41.686)],较安全路段规律为集合{势能相对变化指标,大货车率}=(3.564,21.225)∩[(0.015,0.017)∪(0.174,0.204)]。     

交通事故黑点鉴别与改善排序研究

为降低路段统计尺度对交通事故黑点识别结果的影响,汲取动态划分路段原理的优点,考虑不同间距上空间相邻事故发生概率,提出基于动态分段的泊松分布黑点鉴别方法和计算模型;引入时间维度,考虑事故发展趋势,采用重要性-绩效分析方法(Importance Performance Analysis,IPA)对事故黑点严重程度进行排序;将该方法与基于动态分段的当量事故数法进行对比,结果表明该方法在动态路段长度划分上更符合实际,避免了把事故黑点拆分成多个,得出的事故黑点更精确,更便于事故成因的系统分析,同时在确定黑点改善顺序时考虑了事故黑点发展趋势变化,可在有限资金约束下实现效益最大化。     

基于数据挖掘的公路建设对经济增长的贡献分析

为分析公路建设投资、就业人员受教育程度对经济总量及经济结构的贡献度,运用SPSS Modeler软件,以神经网络构建数据挖掘模型进行预测,并对中国2002—2015年公路建设数据进行了分析。结果表明,公路建设投资对第三产业增加值的贡献度最大,为14%;公路就业人员按受教育程度划分,对国内生产总值贡献最大的是研究生(16%);未上过学、小学、大学专科对国内生产总值、第一产业增加值、第二产业增加值的贡献度相差不大。