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山区高速公路多桥隧段路侧事故预测研究
| 题名： | 山区高速公路多桥隧段路侧事故预测研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 尚婷；唐杰；黄政东；周亮宇；吴鹏 |
| 作者单位： | 重庆交通大学交通运输学院;重庆交通大学土木工程学院 |
| 关键词： | 交通安全;路侧事故预测;PSO-BPNN模型;山区高速公路;多桥隧段;Spearman相关性分析 |
| 摘要： | 为保障山区高速公路多桥隧段路侧交通安全，优化路侧交通设施，减少桥梁群、隧道群及桥隧群间因行驶环境变化过频造成的路侧交通事故，结合驾驶员行车规律，借助统计学、机器学习等相关理论，建立了山区高速公路多桥隧环境下路侧事故起数、客货车事故数量的预测模型。为分析高速公路行车环境对驾驶员视觉、心理和操作特性的影响，从道路线形、交通构造物、交通环境及天气条件4个方面选取了10个预测指标；通过Spearman相关性分析，解释了路侧事故与10个预测指标间的作用机理；建立了基于BPNN（BP神经网络）、GA-BPNN（GA-BP神经网络）、PSO-BPNN（PSO-BP神经网络）的路侧事故预测模型，以MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）为模型评价指标，择优选取预测模型。利用渝湘高速公路近5a事故形态，对侧翻、侧面相撞及碰撞固定物的路侧事故数据进行了实例验证。结果表明：山区高速公路多桥隧段路侧事故受到10个预测指标的综合影响，与路段长度、弯道比例、桥梁比例等因素呈正相关，且路段长度的影响程度最大；相较于BPNN和GA-BPNN预测模型，PSO-BPNN的MAE，RMSE，MAPE误差指标平均降低18.5%，17.65%，24.16%，模型预测误差更小、精度更高；路侧事故起数、客货车事故数量的精确预测，可为路侧设施优化设计提供有效的决策支撑 |
| 期刊名称： | 公路交通科技 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 10 |
| 页码： | 141-152 |
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