交通事故严重程度C5.0决策树预测模型

根据中国现行交通事故严重程度分类与事故信息数据分布特征,基于C5.0决策树方法,选取某省会城市城区及周边重点公路16 009起交通事故现场数据,分别将事故严重程度输出变量按照2分类和3分类,输入变量按照空间属性、涉事驾驶人及车辆属性和全属性,建立事故严重程度预测模型,生成相应规则集并利用测试样本进行检验和模型对比。研究结果表明:2分类和3分类事故严重程度预测模型精度分别为70%和61%,多模型综合优度有所提升;实证规则集揭示了影响事故严重程度分类的因素主要有,碰撞类型、道路属性、事故致因和驾驶人类型等。     

城市道路交叉口交通安全评价研究

本文通过对上海市部分道路交叉口的道路交通及交通事故数据的分析研究,利用“综合影响系数法”建立了城市道路交叉口道路交通条件与交通事故率的关系模型,提出了城市道路交叉口交通安全的评价方法。根据交叉口的交通饱和度,非机动车比例,车辆组成,左转比例,交叉口间路,交叉口形状及进口分隔程度等因素,就可以确定对交通事故率的综合影响系数Ｋ,进而确定交叉口的安全水平,本文的研究成果在城市道路交叉口方案的合理评价和优     

老年驾驶人的应激操作反应特性分析

随着年龄的增长,老年驾驶人的感知认知能力、判断决策能力及操作反应能力均出现衰退,进而导致其交通风险感知和应激反应能力发生变化。为了研究风险情景下老年驾驶人的应激操作反应特性,设计并搭建了行人与机动车、非机动车与机动车、机动车与机动车冲突的道路交叉口风险虚拟试验场景;分别招募了15名中青年与老年驾驶人进行了驾驶模拟试验,采集驾驶过程中驾驶人的操作行为及车辆运行数据,选取相关的指标对试验进行分析。结果表明,老年驾驶人在各风险情境下的反应时间与制动踏板行程总体上比中青年驾驶人长;而在高风险驾驶场景下,老年驾驶人的纵向加速度的波动幅度比中青年驾驶人大,其中有10名老年驾驶人发生了碰撞事故,占所有受试者的比例为33.3%。研究结果为交通安全政策制定者的措施制定提供一些提高老年驾驶人驾驶安全性的理论依据。     

老年驾驶人交通安全影响因素研究

分析影响老年驾驶人驾驶安全性的因素特征,对降低老年驾驶人事故率、事故致伤率和事故致死率,改善道路交通安全水平具有重要意义。基于2020年国内华北、东北、西北、西南、华南、华东6个片区各抽样1个省(区)的肇事驾驶人事故数据,采用事故频数法判别显著影响老年驾驶人事故率的变量,并运用DBSCAN聚类算法归纳显著影响老年驾驶人驾驶安全性的因素,发现在无信号交叉口、水泥/沙石路面等12个变量影响下,老年驾驶人的事故率显著高于全体驾驶人,其中准驾类型为F型的老年驾驶人事故率超过全体驾驶人的21倍。研究结果有助于交通管理者制定相应措施保障老年驾驶人的安全并降低老年驾驶人交通事故的严重程度。     

基于结构方程的信号交叉口驾驶人两难区选择行为影响因素分析

驾驶人在信号交叉口两难区的驾驶选择行为影响因素分析对交叉口的安全运行具有重要意义。通过设计问卷,获取了不同个人属性、不同道路情况、考虑设置辅助驾驶系统等因素下驾驶人的选择行为,使用结构方程分析了上述因素对驾驶人在两难区的选择行为的影响。结果表明:驾驶人的个人属性、驾驶信息、对于辅助系统的态度及意见等都对驾驶人在两难区的选择行为有直接的影响,而其中驾驶人的驾驶信息是主要影响因素。     

驾驶人风险感知时间与骑车人损伤风险模型研究

该文通过事故调查得到事故人员的基本生理信息和损伤信息,事故车辆基本参数、运动参数和损伤参数,道路、交通环境、天气等信息等,通过问卷调查、PC-crash及Madymo事故重建等方法,获得了30起汽车-两轮车碰撞事故案例的驾驶人感知、决策、操控等应急行为信息。分析结果表明,驾驶人制动反应时间平均值同样为0.75s,标准偏差0.07,驾驶人风险感知时间平均值为1.25s,标准差0.35。然后,通过最小二乘法拟合得到了驾驶人风险感知时间与AIS损伤级别的定量关系式,并对驾驶人风险感知时间的影响因素进行了分析。     

绿灯充足时段交通违法监控对车速及行为决策影响分析

为了解信号交叉口处绿灯充足时段交通违法监控是否对机动车车速及驾驶人驾驶行为决策产生影响,运用录像法,分别对经过青岛市黄岛区2类4个信号交叉口绿灯充足时段的机动车进行调查。采集了车辆经过交叉口的车速、加速度、所在车道等具体数据,对经过2类信号交叉口的车速及行为决策进行对比分析;并运用logistic回归模型建立信号交叉口驾驶行为决策模型。结果表明在绿灯充足时段,在装有交通违法监控的信号交叉口,进入交叉口前的机动车车速较低,且离散程度较小;进入装有监控的信号交叉口时,驾驶人采取匀速行为决策的比例比无监控情况高22.78%;较减速行为决策相比,加速和匀速行为决策与交通违法监控、车速及所在车道有关。     

基于驾驶人视觉感知的低等级公路行车速度预测

低等级公路环境下的行车速度变化特征比较复杂,已有的基于几何线形指标的车速模型不足以全面地表述这种特征.通过大量实车实验发现,低等级公路环境下驾驶人所采用的行车速度和其视觉感知到道路条件之间存在很好的相关性.驾驶人感知的道路条件分为视觉车道信息和视觉路侧环境信息.采用Catmull-Rom样条曲线拟合的视觉车道模型能够反应驾驶人感知的低等级公路几何特征,根据视觉车道模型形状参数,使用遗传算法优化BP神经网络(GABP)建立了基于几何信息感知的几何车速模型.同时,基于路侧环境信息利用Logistic回归模型建立了路侧车速修正模型.将上述模型结合起来,形成了基于驾驶人视觉感知的低等级公路行车车速预测方法.由此方法计算的驾驶人行车速度与实测情况吻合性好,能够很好地描述驾驶人在低等级公路环境下通过对道路条件视觉认知而产生行车速度的行为特征,是低等级公路运行车速预测计算的一种有效方法,不仅可以作为道路安全评价的基础,也可以为基于行车速度的公路几何设计提供有力支持.     

老年驾驶人交通事故严重程度影响因素分析

为研究老年驾驶人交通事故严重程度影响因素,文章对美国得克萨斯州17 819起老年驾驶人交通事故进行统计分析,并选择16 634起个案,以事故严重程度为因变量,选择驾驶人属性、车辆属性、道路属性及环境属性因素等共17个自变量构建多项Logit模型。结果表明:老年驾驶人的交通事故数量、伤亡人数在工作日、每天中午和下午时间段占比较大。事故严重程度与性别、是否佩戴安全带、车辆类型、车辆使用年龄、路口路段、限速、车道数、纵断面线形、是否高峰期、光照条件、发生在郊区/城区共11个因素在0.05水平下显著相关,模型通过检验。研究结果有助于交通管理者采取措施降低老年驾驶人交通事故的严重程度。     

基于K-means++的驾驶人致因因素倾向性分析

交通事故致因因素导致交通事故的发生,而交通事故致因因素的产生与驾驶人的特征相关。基于K-means++对事故伤亡人数、年龄、驾驶经验、事故责任、驾驶人的不安全行为值、车辆的不安全状态值进行聚类分析,探讨具备不同特征的驾驶人群体产生不同类别的交通事故致因因素的倾向性。结果表明,当聚类簇数为3时,轮廓系数为0.52,模型将驾驶人分为3个群体。其中：驾驶经验及年龄较低,事故责任较高的驾驶人群体存在较高的不安全行为值;驾驶经验及年龄较高,事故责任较高的驾驶人群体存在较高的车辆的不安全状态值及较高的伤亡人数;事故责任较低的驾驶人群体的不安全行为值与车辆的不安全状态值均较低。     

机非交互的交叉口右转机动车行为建模与仿真

为准确刻画交叉口机非交互行为、准确模拟右转机动车轨迹,在充分考虑非机动车群组特征和右转机动车驾驶人动态多步决策特征的基础上,基于认知过程建立驾驶人环境感知-规划决策-控制执行的行为模型,并通过改进社会力模型进行仿真实现与模型评价.研究成果可为二维仿真平台的构建和自动驾驶汽车的拟人化驾驶提供模型支撑.     

汽车驾驶人感知-决策-校正行为模式

为了全面地了解汽车驾驶人在驾驶过程中的行为特性,对驾驶人操作行为的信息感知、轨迹决策和操作校正3个阶段的行为反应进行了分析,在不同通道宽度条件下进行了车辆行驶试验,记录驾驶人的眼睛运动、操作行为以及车辆的运行速度变化等数据。结合试验数据,对驾驶人第一次感知障碍物存在的位置、第一次采取制动措施的位置和3个操作阶段用时所占比例进行了对照分析。研究结果表明:随着通行条件逐渐困难,驾驶人用于信息感知的时间比例减少,而用于操作校正的时间比例增加。     

双车道公路交通安全性预测基础模型

在调研和采集双车道公路的事故、线形、交通等数据的基础上,应用统计分析方法,建立了直接表征我国双车道公路的事故与影响要素之间关系的交通安全性评价的定量方法．根据沿线土地利用情况,将一条路分为普通路段、村庄路段、交叉口路段．分别建立了普通路段和村庄路段的总事故数、一般以上事故数、路侧事故数、追尾事故数、碰撞事故数,以及交叉口路段总事故数的预测基础模型．     

区域公路交通事故及高速公路交通事故特征

基于中国公路交通事故统计和当前交通安全面临的严峻形势，应用理论分析和统计对比的方法，从宏观角度分析了GDP、交通量和公路里程在不同区域对公路交通事故的影响，并有针对性地分析高速公路交通事故。认为高速公路交通事故具有重特大事故比率较高、尾随相撞事故比例大、受气候因素影响大、驾驶员和车辆性能是事故主要原因等基本特征。该研究结果可为制定公路交通事故预防对策提供理论依据。     

基于多项Logit模型的山区高速公路事故致因分析

为分析山区高速长大下坡路段事故严重程度的影响因素,本文首先对地处陕西省、广西省、云南省的典型山区高速公路长大下坡路段的道路交通事故数据进行深度调研,共获取2559条事故数据,然后基于上述事故数据,构建了多项logit事故严重程度模型,对导致山区高速长大下坡路段交通事故的直接致因进行了分析。分析结果表明：肇事驾驶人超速行驶、违法装载超限、疲劳驾驶、操作不当、违法停车、车辆制动失效对山区高速长大下坡路段伤亡事故有显著影响。为改善山区公路的运营安全性,从根本上寻求已建成山区高速公路事故频发的有效办法提供方向。     

道路交叉口交通安全评价方法研究

为研究道路交叉口交通安全综合评价方法,分析了交通事故安全评价法和交通冲突安全评价法,并结合经济社会发展情况和交叉口的实测数据,对评价模型进行参数标定. 通过数据回归,建立了交通事故-交通冲突关系模型,引入交通危险性系数来评价交叉口的交通安全水平. 研究结果表明交通危险系数法不依赖于交通事故统计数据,适用范围广,可综合评价交叉口交通安全状况.     

基于多智能体和模糊控制的道路交叉口建模与仿真

利用Agent技术对道路交叉口进行建模,着重介绍了交叉口Agent的内部结构和控制策略.在交叉口控制中应用模糊理论和蚁群算法,提出了一种具有自学习机制的交叉口信号模糊控制方法.对模糊控制规则应用蚁群算法进行优化,使得交叉口Agent具有自学习能力.编制交叉口Agent的仿真程序,将所研究模型的控制效果与传统模糊控制模型的效果进行了比较.仿真实验的结果表明:具有自学习机制的交叉口信号模糊控制方法的效果明显优于传统的模糊控制方式.     

考虑严重程度的城市道路交叉口事故密度空间分布

为探究城市道路交叉口交通事故的空间分布特征,找出影响事故严重程度的关键因素,基于哈尔滨市城市道路交通事故数据库,获得有效交叉口事故样本1 758起,并提取9类事故特征.采用密度分析方法,分别获得考虑路网密度、交叉口密度、严重程度的事故密度空间分布特征,并将其可视化显示.将事故严重程度分为死亡事故和非死亡事故2类,选择事故严重程度预测效果最好的随机森林算法分别对整个城市区域、低密度区域和中高密度区域影响交叉口事故严重程度的因素排序.结果表明：考虑路网密度、交叉口密度和事故严重程度时,交叉口事故空间分布呈现一定的差异性;对于整个城市区域、低密度区域和中高密度区域,季节和天气情况均为事故严重程度的主要影响因素,交叉口类型、事故形态和时段分别为3类区域的主要影响因素.     

基于驾驶人行为的公路安全不确定性智能评价

为客观评价公路交通安全,从驾驶人角度出发,通过分析驾驶人行为特征,从生理和心理两方面确立了驾驶行为安全评价因子。针对评价因子的模糊性和随机性,借助不确定性人工智能中的云模型方法,利用单规则云发生器建立定量因子分值云模型,提出了基于生理特征的评价方法;采用虚拟云中的浮动云建立定性因子云模型,提出了基于心理特征的安全评价方法,结合分析结果进行综合评价,从而确定公路安全等级,并选取了4条典型路段进行安全评价。评价结果表明:该评价方法客观地反映了实地路段的公路安全情况,能为公路交通安全设计提供依据。     

语音预警对降低闯红灯交通事故的功效研究

为解决信号交叉口处闯红灯车辆常常引发交通事故的问题,利用北京交通大学驾驶模拟器,采用语音预警的方法对驾驶员避撞行为进行研究,通过实验得到了事故发生概率和碰撞严重程度两个结果分析语音信息的功效. 研究结果表明,语音信息能够减少事故发生的概率和碰撞的平均严重程度,是降低道路交叉口闯红灯交通事故发生的重要措施.