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基于自适应核密度估计的交通事故黑点识别及预警模型研究
| 论文题名： | 基于自适应核密度估计的交通事故黑点识别及预警模型研究 |
| 关键词： | 交通事故黑点;自适应核密度估计;预警模型;仿真验证 |
| 摘要： | 根据第16届国际道路安全会议报告指出，事故黑点的总长度占路网总长度的0.25%，发生在事故黑点的事故总数却占整个路网事故总数的25%。因此，识别出道路交通事故黑点并对其采取针对性措施是减少交通事故，提高道路通行效率的关键。本文针对干线公路交通安全问题进行研究，提出识别事故黑点及黑点预警的方法，具体内容如下： 首先，基于核密度估计基本理论，分析核密度估计的特点和搜索方法，确定其在黑点识别方面的应用流程；同时，阐述核密度估计的影响因素，分析核函数和带宽与识别结果的相互关系，并基于Epanechnikov核函数，采用插入法，依据最小化均方误差推导最优带宽的计算公式。此外，分析核密度估计识别交通事故黑点的不足，提出自适应核密度估计法，引入事故危险性指数，构建交通事故黑点识别模型。 其次，基于事故黑点理论，明确干线公路交通事故黑点定义；介绍传统交通事故黑点识别方法，分析其优缺点和适用范围；同时，采用ArcGIS软件，构建路网模型，利用交通事故数据信息，确定交通事故空间分布；基于交通事故黑点识别模型对干线公路交通事故黑点进行识别，并选取不同事故黑点识别方法，引入事故预测精度指标（CrashPredictiveAccuracyIndex，CPAI）与道路维修和维护成本限制指标（RoadRepairandMaintenanceCostLimitIndicators，RRMCLI）对交通事故黑点识别模型的有效性进行检验和评价。结果表明：本文所构建的交通事故黑点识别模型能够识别约69%的交通事故，分别是核密度估计和事故频率法的1.13倍和1.27倍，有效性和准确性最优。 最后，基于汽车安全技术理论，分析汽车安全技术的优缺点和安全距离预警模型。在此基础之上，结合驾驶特性，采用最小安全距离，构建交通事故黑点预警模型；同时，分析路面附着系数、滑移率与ABS系统的相互关系，对交通事故黑点预警模型进行修正。此外，采用CarSim和Simulink软件进行联合仿真，并与本田、PATH、NHTSA安全距离预警模型进行比较，进而验证该模型的有效性。 |
| 作者： | 黄明月 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 葛慧敏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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