山区高速公路交通事故分析及多发路段鉴别

结合云南昆石(昆明—石林)高速公路与陕西西汉(西安—汉中)高速公路的交通事故统计资料,采用统计分析方法分析了高速公路交通事故形态及时间分布特征,并以当量事故率为指标,采用质量控制法对山区高速公路事故多发段进行鉴别,最后以昆石高速公路为实例分析说明。研究结果表明:山区高速公路交通事故中将近一半是追尾事故,其次是碰撞和翻车,碰撞、追尾和翻车3类事故形态累计百分比达78.14%;事故发生时间主要在2:00~4:00、12:00~14:00、16:00~18:00这3个高峰时段,此3个时间段共占全天交通事故发生总量的42.2%;通过对当量事故率的改进,采用质量控制法鉴别事故多发路段,能够切实反映山区高速公路的特点,有效提高鉴别效果和应用范围;以昆石高速公路交通事故为研究对象,根据当量事故率的大小进行排序,得出昆石高速公路事故多发路段共计12段。     

一种改进的公路事故多发路段处机动车安全风险评价方法

针对事故多发路段中存在的风险机动车隐患问题,研究并提出一种改进的DBSCAN聚类识别公路事故多发路段办法,而后使用Kprototype算法对事故多发路段进行聚类,分离出道路状况相似路段,继而对同一类事故多发路段中的车辆使用基于重设阈值的累积逻辑回归进行分析,得到进入该类路段车辆的实时风险指数,是一种对进入事故多发路段的车辆进行实时预警的有效方法。结果表明:改进的参数自适应DBSCAN聚类算法用于鉴别事故多发路段,不仅能够实现任意长度且更为集中的事故多发路段提取,而且能够通过事故严重程度加权识别出事故严重程度较高的路段。与累积逻辑回归算法相比,基于重设阈值的累积逻辑回归算法对事故多发路段中车辆事故风险预测准确率能得到显著提高。     

交通事故影响下路段排队长度模型

为描述交通事故引起的多车道路段排队现象,以及它与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量之间的关系,提出一种新的模型。此模型利用流量守恒方程,根据二流理论和三检测器原理将事故上游交通流实际运行状态转化为二流运行状态,同时转换变量,建立多车道路段的平均当量排队模型。在此基础上,推导出多车道路段平均当量排队长度的变化率公式。为验证模型的有效性,采用Matlab软件设计了交通事故占2/3车道的排队模拟方案。仿真结果表明:当量排队长度模型能够定量地描述交通事故引起的多车道路段拥挤程度,与实际排队长度变化趋势一致。     

基于聚类分析的道路交通事故多发点段评价方法

鉴于道路交通事故成因的多样性和复杂性,在定义道路交通事故多发点段和充分考虑交通事故空间定位信息的基础上,基于聚类分析技术研究了一种道路交通事故多发点段的识别方法,同时设计一种事故多发点段空间范围的动态非定长划分方法,进而利用当量总事故率法将交通事故多发点段划分为3个风险等级,并给出了具体的划分标准,从而为交通事故预防工作提供决策支持。     

山区公路危险路段（点）鉴别方法探讨

针对目前山区公路危险路段（点）的鉴别方法较少的情况,在分析山区公路交通事故与道路条件之间的关系及现有事故多发路段鉴别方法的基础上,提出了当量事故数鉴别指数非定长分段法,对山区公路危险路段（点）进行鉴别。最后选取云南省昆明至石林高速公路进行了实例验证,验证结果表明,该鉴别方法合理有效,为道路安全审计提供了理论和技术支持。     

基于空间自相关的城市道路事故多发点鉴别

提出了基于空间自相关鉴别城市道路事故多发点的方法,并利用5年内交通事故数据进行验证.首先,以非参数核密度估计模型描述交通事故点的空间二维分布,得到事故分布密度的最优窗宽为115.2m,借此划分路段的空间单元.然后,基于地理信息系统"面弧"城市道路网络拓扑模型构建空间统计单元,并集计事故数和事故严重度指数属性.最后,通过全局Moran指数检验,事故数据呈现聚集的空间分布模式,局部G统计量鉴别出属性值高低的聚类,并生成事故多发点分布图.研究结果表明,与事故频率建模的负二项模型相比,事故位置与属性数据一体化下的空间数据分析不但能够鉴别路段(交叉口)的事故多发点,而且能够对其属性值进行空间关联排序,交通管理部门可利用空间分析可视化结果定位事故多发点和进一步开展交通安全决策研究.     

交通事故多发地点鉴别标准与方法研究

分析研究交通事故多发地点(黑点、黑段),对于加强道路交通管理、预防交通事故的发生,具有十分重要的意义.本文从实际需要出发,在调查研究的基础上,就事故多发地点的定义、鉴别标准和方法以及整治措施提出了若干观点,旨在尽快促成我国交通事故多发地点鉴别标准和方法的出台,为减少交通事故发挥积极作用.     

基于时间序列聚类的交通事故黑点识别与分析

【目的】鉴别道路交通事故黑点以及探究事故高发区域的致因。【方法】结合地理信息软件与可解释性机器学习算法,提出一种考虑交通事故时空属性的事故黑点识别及致因分析的方法。【结果】事故高发区域主要聚集在大型商业圈、客运车站与工业区附近,其事故密度为事故低发区域的6.61倍。在事故高发区域,起决定性影响的因素是碰撞形态、天气、能见度、车道类型及两轮车类型。而在事故低发区域,碰撞形态、道路等级、能见度、路面材料以及两轮车类型为主要影响因素。此外,路口路段类型、车道类型、两轮车类型以及肇事逃逸等因素在不同事故区域的影响不同。【结论】交通事故在城市内存在事故黑点,且部分道路环境因素在不同事故区域的影响不一致。研究成果可为交管部门针对事故黑点区域制定防范措施提供指导。     

G109兰州段交通事故多发位置的鉴别方法研究

对道路交通事故危险点的鉴别方法进行了综述,通过对比分析各种研究方法,应用累计频率法鉴别G109线兰州段事故多发位置,应用结果表明该方法识别道路交通事故多发位置准确,改善措施效果显著。     

基于VISSIM仿真的高速公路事故交通影响

高速公路发生交通事故时,由于事故车辆占用车道,造成事故路段形成交通瓶颈,影响路段的实际通行能力,导致事发路段的车辆延误和排队长度的增加。为了研究高速公路交通事故对交通造成的影响,通过VISSIM仿真软件,建立高速公路基本路段和路段上的交通事故模型,分析不同输入交通量、大小车比例下,事故路段的车辆延误和平均排队长度随时间的变化规律;对中国高速公路在事故情况下的有效通行能力进行了研究。研究结果表明:高速公路基本路段输入交通量越大、大车所占比例越大,交通事故的影响时间越长、范围越大;运用VISSIM仿真模型得到基于中国高速公路交通特点的有效通行能力参数。     

交通事故影响下事发路段交通流量变化分析

以交通事故这种异常事件为例,分别对高速公路基本路段内交通事故影响时间、车辆排队长度、事故影响下不同时间段内不同路段断面流量变化进行了分析。采用交通波理论给出了该事故路段内不同时间段内不同阻塞行车道宽度的车辆排队长度,并对流量变化分析进行了仿真验证。     

鉴别高速公路事故多发路段方法

随着高速公路快速发展,交通安全事故逐年增多,加强道路安全研究、预防和减少交通事故显得十分必要。交通事故由于受道路状况、交通量、交通环境等条件影响,在高速公路上分布具有不均匀性。本文探讨高速公路事故多发段鉴别方法,选取累计频率法并对该方法进行修正．结合某高速公路上分布具有不均匀资料进行分析,验证该方法的合理性和准确性,为改善道路安全运营环境,减少交通事故的发生,以及高速公路事故多发路段鉴别方法的研究有借鉴意义。     

公路交通事故黑点总体特征分析

采用改进的事故频数法选取了江苏、安徽两省部分二级以上公路事故黑点,运用事故数及致死事故率2个指标对事故黑点数据进行统计分析.得出了公路事故黑点总体特征表明:公路事故黑点所占里程短、事故数集中,事故致死率略大于一般路段;各等级公路事故黑点在事故时间分布、季节及气候影响、事故的道路线形分布等特征方面具有相似性,在事故类型分布、事故形态分布、事故空间分布等方面又具有不同特征.     

基于ArcGIS的道路交通事故多发点自动搜索方法研究

事故多发点判别模型采用当量事故数法,在充分利用ArcGIS接口的基础上对路口和路段进行事故多发点的自动搜索和判别,并以矢量数据存储事故多发点,建立了事故多发点专题图层,为道路交通安全评价部门提供最直观的分析结果,同时可以为以后的事故分析包括致因分析及事故预测提供了一定的条件。     

道路交通事故黑点成因鉴别与改善对策

为提高道路交通安全性,消除事故隐患,研究了道路、交通、交通设施和环境等方面对道路交通安全的影响,在分析交通事故黑点的成因鉴别方法(包括模糊聚类法、灰色关 联分析、粗集理论)及其适应性基础上,以国道G104线K2177—K2178段为例,对公路交通中的不利因素进行筛选,发现公路事故黑点的主要因素是国道周边环境干扰,次要因素是未 设置道路照明设施。3种交通事故黑点成因鉴别方法比较结果表明：模糊聚类法适用于处理大数据的事故黑点,灰色关联分析法适用于处理黑点成因主因素已确定的事故黑点,粗集 理论可用于鉴别事故资料不完善的交通事故黑点的成因。     

基于多源数据融合的高速公路交通事故黑点判别

【目的】提高高速公路交通事故黑点判别精度。【方法】基于高速公路交通事故数据,融合异常驾驶行为数据与高速公路特征点数据,创建高速公路黑点特征数据集,并将集成学习的CatBoost算法应用于G4高速公路湖南段交通事故黑点的判别。【结果】与支持向量机、随机森林和梯度提升决策树算法相比,CatBoost在判别高速公路事故黑点上的准确率达到了81%,F₁值为0.88,A_UC值分别提高了17%、13%和17%,说明其判别效果优于其他3种机器学习算法。【结论】基于多源数据融合的高速公路交通事故黑点判别方法能够有效判别出高速公路存在的事故黑点,并能输出每个相关变量对事故结果的贡献值。研究成果可应用于高速公路事故黑点的筛查,并指导管理人员制定相应的预防措施。     

优化经验贝叶斯事故黑点识别与排序方法

为了对道路交通事故黑点进行准确有效识别和排序,提出基于事故统计数据及事故预测模型的优化经验贝叶斯黑点识别方法,并对该方法的工程实用性进行了优化。同时,从事故发生危险程度、安全治理可提升空间2个方面提出了优化经验贝叶斯黑点排序方法。选取2个城市的信号交叉口事故数据,利用基于事故统计数据的黑点识别方法对城市A的总事故黑点、伤亡事故黑点分别进行了识别,并按照事故发生危险程度进行了总事故黑点排序;利用基于事故预测模型的黑点识别方法对城市B的事故黑点进行识别,并分别按照事故发生危险程度、安全治理可提升空间2种排序规则进行了黑点排序。结果表明:在95%的显著性水平下,城市A共识别出24个总事故黑点及18个伤亡事故黑点;在99%的显著性水平下,城市B共识别出15个事故黑点;优化经验贝叶斯法在识别准确性、消除事故数随机波动及趋中心回归现象影响方面优于事故率法和质量控制法;基于安全治理可提升空间的排序指标倾向于筛选出安全治理投资收益比高的地点,基于事故发生危险程度的排序指标则倾向于筛选出与事故期望值偏离较大的地点。     

交通事故对城市道路通行能力的影响——基于车流波动理论分析

笔者基于改进的车流波动理论,利用车道变换数、总延误时间、排队队长三个指标,研究交通事故所影响路段的车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间的优化函数关系。     

浅析道路交通事故多发路段

减少交通事故的发生,提高道路交通的安全性,是每一位从事交通管理工作者的良好夙愿。确定、分析、治理和改善交通事故多发路段是当前道路建设和交通管理上的一项紧迫而重要的工作。本文对事故多发路段的确定和分析问题进行了初步探讨。     

水上交通黑点辨识研究

基于水上事故多发区的概念,借鉴道路交通黑点及现有水上黑点的研究理论,对水上交通黑点重新进行定义,并以凝聚型层次聚类算法与基于事故等级加权平均法建立水上交通黑点辨识模型.以长江张家港段2006—2011年上半年水上交通事故为例进行模型应用,研究该水域水上交通黑点的空间分布规律,共辨识出5处黑点,并得到5处黑点的边界及整治顺序.