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基于多源信息的道路交通风险评价方法
| 论文题名： | 基于多源信息的道路交通风险评价方法 |
| 关键词： | 交通安全;风险评价;多源信息;Delphi-XGBoost判别模型 |
| 摘要： | 随着我国社会经济的快速发展，汽车保有量和交通出行需求的增加所导致的交通事故数量居高不下，造成了巨大的人员伤亡和经济损失。对道路交通风险的准确评价不仅可为居民的即时出行提供规避风险的有效信息，还能为交通管理部门的风险预警、防控和治理提供理论支持。现有的道路交通风险评价多基于历史事故数据分析各类风险致因对事故的影响，然而实际交通风险存在于人-车-路-环境多个风险源中，每个风险源又有众多的影响因素，这些静态风险因素对车辆的运行安全产生着重要影响；同时，动态的交通流信息（例如急加速行为、急减速行为、急换道行为等）也作用在道路交通风险中，因此综合考虑造成道路交通风险的多源信息，构建道路交通风险的评价方法是实现道路交通风险主动防控的前提。论文分别从人-车-路-环境四方面分析了交通事故和交通违法数据特征，建立了基于静态信息的道路交通风险评价框架和方法；同时，考虑道路上异常驾驶行为对道路交通风险的影响，构建了考虑多源信息的道路交通风险综合评价方法。本文的研究将为道路风险状态的评价和风险预防、治理提供技术支持。 论文首先从驾驶人、车辆、道路、环境四类风险源出发，分析了交通事故和交通违法数据中不同事故和违法行为的数据特征，完成了交通风险致因多维分析，选取了各类风险源评价指标，提出了多维风险源评价指标框架；接着利用层次分析法与熵权法结合的组合赋权方法对各评价指标因子的权重进行确定，应用可拓学原理，构建了基于可拓物元法的道路静态交通风险评价模型，实现了道路静态交通风险等级的划分；随后论文根据车辆加速度与角速度变化程度，提出了急加速、急减速、急并道等异常驾驶行为的识别方法，构建了异常驾驶行为的行为强度计算模型，分析了道路各路段异常驾驶行为强度的概率分布特征，利用各路段的概率分布特征差异，建立了基于Kmeans++算法的道路动态交通风险划分模型，实现了道路动态交通风险等级的划分；最后，本文结合交通事故、交通违法、异常驾驶行为数据，应用Delphi法评判了道路交通风险等级，设计了基于Delphi-XGBoost的道路交通风险判别模型，并与Delphi-RF算法和Delphi-SVM算法进行了对比实验，结果显示本文所提出的 Delphi-XGBoost 判别模型具有更好的表现。 |
| 作者： | 杨舒天 |
| 专业： | 交通运输 |
| 导师： | 宋现敏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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