基于贝叶斯网络的公交车事故外因分析

为了系统的探究车、路和环境共同作用下的公交车事故致因,利用A市259条公交车事故数据,基于专家知识与数据融合方法建立贝叶斯网络结构;利用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法进行参数学习。在验证了模型的有效性后,结合贝叶斯网络模型,运用团树传播算法推理了各变量之间的关系。研究结果表明：天气、时间、道路线形、地点都可能导致公交车事故;根据概率由大到小,导致的事故类型依次为非碰撞事故、与小汽车、非机动车、公交车碰撞;且每一事故类型的伤亡情况及最强致因因素都不尽相同。除此之外,各致因因素在不同情况下,导致的事故类型及伤亡情况概率也有差异。相关结果可以为政府及企业建立事故管理制度,减少公交车事故的发生提供一定的依据。     

面向高级车辆事故自动呼救系统的伤情预测

为提高高级车辆事故自动呼救(advanced automatic crash notification,AACN)系统的救援效率,提出了一种驾驶员伤情预测算法,基于算法进行了AACN系统终端的总体设计.首先,选取驾驶员年龄、性别、是否佩戴安全带、速度变化量、事故碰撞方向以及驾驶员侧安全气囊是否打开作为驾驶员伤情的影响因...     

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.     

基于广义有序logit模型的翻车事故伤害程度估计

为了分析影响翻车事故伤害程度的主要安全因素,以9469起事故样本为研究对象,从驾驶行为、驾驶员、道路条件、车辆及环境等4个方面中选出23个事故伤害程度的潜在影响因素.采用广义有序logit模型估计三种翻车事故等级(无伤害、轻伤、重伤或死亡)的分布概率,通过计算各显著变量的边际效用值定量鉴别各安全因素对翻车事故伤害程度的影响大小,并对安全因素的作用进行了分析.结果表明:偏离车道、疲劳驾驶、错误的避让措施、安全气囊展开、甩离车外、酒驾、毒驾、卡车、牵引拖拉机、限速大于55 kmph、农村地区及路面干燥增加发生重伤或死亡事故的概率.有序logit模型不满足成比例假设,并且模型有效性检验结果表明,广义有序logit模型的拟合优度较有序logit模型的高.     

北京市交通事故现状及对策研究

基于数据分析表明北京市交通事故特征包括:事故以正面碰撞、侧面碰撞和追尾碰撞为主,事故数量白天多于夜间,远郊区县多于市区,等级低和道路设施不完善的道路事故多发,私家车和远郊区县车辆交通肇事突出,外来人口在事故中伤亡严重,等等;进一步研究认为:机动车尤其是私家车增长迅速,社会经济发展迅猛,外来人口激增等成为北京交通事故的主要原因.基于此,提出了包括控制交通需求和机动车的使用、推广安全性高的交通方式、构建重点防控网络、注重外来人口管理等作为通事故防治对策.     

车与两轮车事故中驾驶员转向行为影响因素研究

为研究车与两轮车事故中驾驶员转向行为的影响因素,本文对172例车与两轮车真实案例进行统计分析,从中挑选出65例车辆具有驾驶转向行为的事故案例,并利用PC-CRASH对其进行事故再现仿真。运用Logistic回归模型对事故数据进行分析,得到驾驶员转向行为的显著性影响因素,最后利用拟合优度检验法和预测准确度检验法验证了模型的可靠性,置信度为95%时,模型的回判正确率为87.7%,具有良好的预测效果。结果表明：在车与两轮车事故中车流量、两者相对距离以及本车速度对驾驶员转向行为影响显著性较高,发生比依次为0.049、0.036、0.025,在车辆横向辅助驾驶系统开发及转向策略确定时应作为重点考虑因素,本研究可为汽车自动驾驶、紧急转向系统等汽车主动安全技术的研发提供参考价值。     

王鑫1 ,张道文1,2,张光辉1,尹均1

为了研究SUV与电动二轮车碰撞事故重建过程及骑车人的损伤情况,从国家车辆事故深度调查体系(NAIS)中搜集了10例SUV与电动二轮车碰撞事故数据,运用多刚体动力学模型Pc-Crash进行事故重建,分析SUV车速、电动二轮车车速和SUV与电动二轮车碰撞角度对碰撞过程中骑车人损伤的影响。结果表明：随着SUV车速的增加,骑车人的损伤越严重;在SUV与电动二轮车不同的碰撞角度情况下,骑车人的损伤差异明显;而电动二轮车车速对骑车人损伤影响不大。     

人车碰撞事故中行人伤亡风险的关联性分析与预测

为了研究人车碰撞事故中影响行人伤亡的因素,提出了基于聚类方法与BP神经网络的行人碰撞后伤亡风险预测模型。首先,以国家车辆事故深度调查体系(NAIS)数据库内2018—2019年间的372起人车碰撞事故数据为研究对象,对其进行统计分析,得到关于车辆、行人和碰撞状态3个维度的9项事故特征参数;然后,结合各事故特征特性,对连续特征值选用K均值聚类方法,对离散特征值选用层次聚类法,分析行人的伤亡风险与各特征参数间的关联性;最后,建立BP神经网络预测模型,根据事故特征预测行人伤亡情况。结果表明建立的行人伤亡风险预测模型的成功率为86%。     

基于Logistic的城市公交事故严重程度影响因素分析：以广东省为例

以2008～2017年间广东省发生的5 869起公交事故为基础,将其分为车辆间事故、车辆-行人事故和单车事故等3类,以事故严重程度为因变量,选取年龄、行驶状态、道路线形、区域、照明条件和事故形态等因素为候选自变量,分别建立Logistic模型进行对比分析,以探究人、车、路和环境等因素对公交事故严重程度的影响。结果表明:除单车事故模型外,各模型拟合度良好。不同形态的公交事故严重程度影响因素之间存在异同性。行驶状态、道路类型、区域和时段等对除单车事故模型外的其余模型因变量均具有显著影响;而道路线形仅对整体事故严重程度具有显著影响,路口路段类型和节假日类型仅对车辆间事故严重程度具有显著影响。研究结果可为降低公交事故严重程度提供一定参考依据。     

广东省机-非交通事故时空特征与严重程度分析

为探究广东省机-非交通事故的时空特征和事故严重程度影响因素,对2011～2017年广东省发生的机-非交通事故进行统计分析;并选取2017年发生的3 337起事故,以事故严重程度为因变量,道路线形、照明条件和路面状况等12个道路环境因素为候选自变量构建Logistic模型。结果表明:广东省机-非交通事故数量和死伤人数整体呈上升态势。冬季事故伤亡情况最严重,且高峰期容易出现事故,但夜间事故致死率高。珠三角地区的事故数量和死伤人数比例最高,而东翼地区的事故致死率最高;非城市道路事故情况比城市道路严重。事故严重程度与道路线形、路口路段类型、横断面位置、地形、时段、能见度和照明条件等7个因素显著相关。研究结论可为降低机-非交通事故的危害性提供参考依据。     

基于部分优势比的高速公路路产损失严重度分析

为了明晰路产损失严重程度的关联因素,以西南山区高速公路814起引起路产损失的事故数据为基础,将事故造成的路产损失按赔偿金额分为4 000元以下、4 000~10 000元、10 000元以上3个等级,从车辆类型、涉事车辆数、事故形态与原因及行车环境等方面选取了影响路产损失严重程度的潜在因素,利用部分优势比模型建立山区高速公路的路产损失严重程度分析模型,并以伪弹性系数分析各因素对路产损失的影响程度。研究结果表明:与路产损失程度相关性显著相关的共有13个因素,其中肇事车辆为中小货车、客车、轿车和季节为冬季不满足比例优势假定,其余变量均满足比例优势假定;肇事车辆为重大货车会增加发生2级和3级路产损失事故的概率,曲线半径较小的路段也呈现相同影响的关系;缓和曲线、多车事故、天气、平直路段也均会引起2级和3级路产损失事故发生概率的增加。     

基于聚类分析的重型载货车辆长大下坡路段交通事故分析

 长大下坡路段是重型载货车多发事故区域。当前针对重型载货车发生事故的研究大都集中在车辆超速方面,忽略了车型、天气、驾驶人特性等因素。本文通过分析云南罗富高速公路某长大下坡路段在2012 年内的重型载货车事故数据,研究车型、天气、驾驶人特性等因素对重型载货车事故的影响。统计分析了不同因素影响下重型货车在长大下坡路段发生事故数的分布规律;然后利用K 均值聚类算法,依据不同因素造成的事故严重程度(事故量、受伤人数、死亡人数),将所有的因素分为3 类。研究结果显示,外地车辆、六轴车和在00:00-07:59 时段发生交通事故的严重程度最重,而有雾、有雨和低温对事故的影响很小。     

人车碰撞事故再现研究

论述了人车碰撞事故再现的仿真方法和发展趋势，强调了研究平头车撞人事故再现的重要性，提出了相应的事故再现方法．该方法应用了有限元一多刚体接触法，能更好地模拟行人与大客车曲面之间的相互作用，以及由此引起的人体损伤,以两起真实大客车事故为例，初步验证了再现平头车与行人碰撞事故的可行性,还结合法医报告考察了行人的损伤情况，指出基于人体损伤进行事故再现所面临的问题.     

侧撞事故伤亡决定特征提取和影响因素分析

在交通事故中侧撞事故严重性最强,分析侧撞事故伤亡特征并得出决定性影响因素有助于降低事故风险.该文先使用随机森林特征选择算法对交通事故的影响因素进行降维;然后,通过随机森林、神经网络、SVM模型3种分类模型来验证降维效果,得出事故影响因素的重要程度;最后,构建了3种Logit模型来探究事故伤亡程度与影响因素之间的关系,得...     

基于模型的城市公交车辆NOx排放研究进展

公交优先的理念及公交专用道等设施的发展对NOx等污染物的减排有重要意义,基于车辆、道路、交通等因素的仿真模型成为研究公交车辆污染排放的最有效工具。本文以城市公交车辆NOx排放为研究对象,围绕公交车辆、公交专用道、公交站台三个方面对当前研究领域应用的主要排放模型进行了整理,得出如下结论：当前仿真模型的发展要求需要适合本地区特点的微观模型和多种模型及算法的组合,使仿真过程和结果精准化；大量模型研究为揭示公交车辆单车排放特性提供了重要依据,耦合多要素的模型研究是当前仿真分析的主要方向；公交专用道的设置有利于改善公交车辆的工况并减少排放,相关模型的研究可进一步优化排放效益；扩散模型和微观模型等大量用于站台、道路等的优化设计,确保接送乘客的效率提高并减少NOx污染。     

基于生存决策法的公交系统调度

城市公交系统运营调度优化是公交优化的一项重要内容,随着道路交通网络运行可靠性的降低和公交客流波动性的增大,公交车辆在运行中会出现一些突发状况,公交调度优化能够确保公交系统在突发状况发生后仍然能够较好的运行,保障公交系统的可靠性和公交系统服务水平。本文将联动调度引入到驾驶员与公交车辆的调度中,综合考虑了客流突变、车辆条件、交通拥堵、交通事故和驾驶员状况等多种因素,在生存决策法的基础上依据上述因素建立了驾驶员和公交车辆的系统调度模型,通过生存动态模型与惯性约束模型的分析来判断系统的生存状态,并结合义乌市现有公交线路系统对模型进行验证分析。结果表明此方法对公交系统调度具有较为重要的意义。     

安全驾驶的横向安全预警报警阈值的确定

为减少车道偏离事故的发生,基于车辆将要横越车道边界的时间标准（TLC）,提出一种新的横向安全报警算法。该算法根据车辆运行状态判断驾驶人意图,基于实车试验数据,分析车辆的车轮轨迹曲线与TLC曲线,设定不同路况、不同类型驾驶人的报警阈值;利用驾驶人分类结果中最激进和最保守驾驶人的实车数据,分别验证不同路况下的报警阈值。结果表明：在不同路况下,报警算法给性格保守的驾驶人留出了1s左右的反应时间,给性格激进的驾驶人留出了0.5s左右的反应时间。