基于安全风险的恶劣天气下高速公路建议车速确定方法

为了提高恶劣天气下高速公路交通安全水平,实施更加科学有效的高速公路车速管理策略,提出了基于安全风险的恶劣天气下高速公路建议车速确定方法。综合考虑交通安全风险影响因素,基于贝叶斯Logistic回归建立交通风险评估模型,利用模糊C-均值聚类算法进行交通风险等级划分并得到了风险阈值。在此基础上提出了不同天气条件下安全车速的两步计算方法,即先根据交通风险分布,在风险小于阈值的交通流状态中选取车辆运行速度的第85 %位车速作为初定安全行驶车速,后利用停车视距原理进行修正,最终得到恶劣天气下高速公路建议车速。并以G15沈海高速（上海段）为例,展示了计算方法,给出了雾天不同能见度条件下高速公路建议车速取值。     

高速公路桥梁路段交通安全风险评价及影响要素挖掘

为了深入探究影响高速公路桥梁路段风险的显著因素,论文应用交通秩序指数综合评估交通安全风险,并以此为因变量,研究桥梁路段交通流、道路属性及外部环境等要素和交通安全风险间的关系。在构建安全风险识别模型的基础上,通过个体条件期望图挖掘影响高速公路桥梁路段的安全风险关联因素。结果表明：相较于梯度提升决策树模型,随机森林模型对于交通安全风险识别的准确性更高;此外,在影响因素中,拥堵是影响桥梁路段安全风险的重要交通流因素;在能见度较低及不良天气情况下,交通风险较高;并且,跨河桥上、下游过渡段是高速公路桥梁路段中交通安全风险最高的区域。研究结果为高速公路桥梁路段的交通安全风险识别及影响要素挖掘提供了新的思路和方法,有助于交通管理部门精准实施靶向治理。     

基于CRITIC-模糊综合分析法的山区公路风险管理

为合理评估山区公路交通安全风险等级,制定安全风险管理对策,有效使用道路安全保障资金,采用CRITIC(criteria importance though intercrieria correlation)方法计算各指标权重,建立基于模糊综合分析法的道路风险评估模型。结合贵州省兴义市山区公路交通安全现状,从道路因素、天气因素、交通运行、交通设施等四个方面进行数据采集并分析评估公路各路段安全风险等级。在分级结果上,对不同风险等级的路段采取相应交通安全改善措施,以提高山区公路风险管理水平与交通安全水平。     

基于AHP-Monte Carlo的高速公路边坡风险等级界定及应用

为快速识别边坡施工过程中的风险,构建基于层次分析法(AHP)—蒙特卡洛(Monte Carlo)的安全总体风险评估体系和界定边坡风险等级区间.根据湘西某高速公路边坡施工过程中引起边坡失稳的主要因素,进行了风险源识别,采用AHP方法确定风险源权重,建立边坡施工安全评估模型.该公路63处边坡风险特征参数体现了边坡风险分值R的分布规律.运用Monte Carlo模拟边坡安全评估分数F,建立了该公路的边坡风险等级界定区间,并以工程实例数据对评估结果进行了验证.     

高速公路交通安全风险评价与敏感性分析

为预防并减少交通事故发生,将"事后惩治"转变为"事前预防",构建了包括转向性能、交通条件等16个影响因素的高速公路交通安全风险评价指标体系,提出了AHP-TOPSIS-RSR法的高速公路交通安全风险评价方法,该方法基于系统分析及嫁接的思想,利用AHP法建立评价矩阵,通过引入熵权的TOPSIS法计算出交通安全风险综合评价指标值与理想值相对接近度值,结合RSR法,根据风险等级的分档标准,对相对接近度值进行分档。基于正交试验法提出高速公路交通安全敏感性分析模型,并计算各因素敏感度值,根据其排序确定主要敏感风险指标,并以福建永武(永安-武平)高速公路为例对该方法进行验证。研究结果表明:永武高速公路交通安全风险等级为Ⅰ级-巨警,风险等级高;疲劳/无证驾驶、车辆超速、线形条件、交通条件、不良天气、救援机制的风险指标敏感度分别达到:0.472 1、0.508 8、0.759 8、0.814 2、0.529 6、0.468 5,属于安全敏感风险指标,基本反映了永武高速公路的交通安全实际状况。     

基于白化权函数的工程监理责任风险灰色评价

分析工程监理责任风险因素,建立风险评估指标体系,构建了基于白化权函数的工程监理责任风险灰色聚类评价模型。利用所构建的模型从风险事故发生的可能性和严重程度两个维度对某监理企业的监理责任风险进行评估分析,确定风险等级,为进一步采取相应的风险控制措施提供决策支持。     

公路避险车道灰色定位评估模型

为了提高避险车道定位精度,从交通事故统计数据和道路条件与车辆状态2个方面深入分析了避险车道定位的影响因素,阐述了中心点三角白化权函数的原理,提出了基于中心点三角白化权函数的避险车道定位灰色评估模型,利用此模型对依托工程长下坡路段各单位路段的行车安全性进行综合评估与安全等级分类,并在分析评估结果的基础上确定设置避险车道的候选位置与设置次序。利用此模型对依托工程长下坡路段各单位路段的行车安全性进行综合评估与安全等级分类,将评定等级为＂差＂类路段确定为设置避险车道的候选路段;通过比较相邻候选路段的灰色综合聚类系数,确定在路段9和路段20末端设置避险车道。依托工程避险车道设置效果表明,通过本模型确定的避险车道位置合理。     

伶仃洋大桥总体施工安全风险评估研究

以深中通道伶仃洋大桥为依托工程背景,采用定性评估与定量评估相结合的方法,对分析了伶仃洋大桥总体施工安全风险并进行了风险等级评估,研究结果表明:伶仃洋大桥施工安全风险等级判定为Ⅳ级即极高风险等级,应加强背景桥梁施工安全防控措施,严格控制大桥重大风险源,做好大桥总体施工安全风险防控.     

基于门架数据的高速公路运行状态评价研究

高速公路信息化建设日益完善，为了能够更加详尽地掌握高速公路的交通状态，以济青高速为研究对象，通过挖掘门架数据，设计了k均值聚类算法和基于密度的噪声应用空间聚类算法相结合的两阶段聚类方法来识别驶入服务区车辆和异常行驶的车辆，再结合各车型流量占比加权的交通状态指数，从时间和空间维度分析高速公路路段交通状态。研究结果表明，两阶段聚类算法有着很好的识别效果，通过交通状态指标发现在7:00—20:00时段高速公路存在3个交通状态较拥堵的时段，精确地识别出高速公路中交通状态较拥堵的路段，并且发现路段的大车混入率与交通拥堵程度呈现密切的正相关的趋势，最后依据交通状态指数将济青高速路段交通状态划分为4个不同的等级，为交通管理部门提供了路段交通状态评估的技术支持。     

基于聚类灰色预测模型的沥青路面车辙研究

文章以合六叶高速公路历年车辙检测数据为分析对象,建立了高速公路沥青路面车辙聚类灰色预测模型。通过聚类分析方法,将车辙发展相似的路段进行归类,从而减少影响因素考虑不全对模型精度的影响;然后针对聚类分析结果,采用灰色模型,建立沥青路面车辙预测模型,从而解决数据量少和不确定性高的问题。研究结果表明:建立的聚类灰色预测模型精度高,能反映沥青路面车辙的发展规律,满足高速公路沥青路面养护工程的需求。