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基于轨迹数据的道路货车运行状态辨识及风险评价
| 论文题名： | 基于轨迹数据的道路货车运行状态辨识及风险评价 |
| 关键词： | 道路货车;运行状态;安全评估;轨迹数据;风险评价 |
| 摘要： | 近年来，货车交通事故数量居高不下，货运安全形势日益严峻。大数据技术的长足发展，为货运研究提供新的研究思路和方法。货车轨迹数据揭示了车辆潜在运行规律和特征信息，通过数据挖掘进一步提取货运出行活动中隐藏的运行特征，可为营运企业实现车辆的实时监管与安全评估提供决策依据。 本文根据货车轨迹数据预处理的结果开展了货车停留位置的识别，并根据识别结果实现货车运行模式的辨识。提取货车轨迹数据中所潜在的货运特征，并根据运行特征构建风险评价指标体系，采用模糊集理论对货车运行风险程度进行量化，最终实现对货车运行风险的评价。具体研究工作如下: 首先，构建货车运行模式识别模型。利用货车运行的轨迹数据，设计基于轨迹数据识别货车停车位置的方法;提出融合货车出行轨迹数据的停车目的识别方法;构建包含停车时间特征、停留轨迹特征和附近兴趣点特征的特征集，作为识别模型输入变量;运用XGBoosting算法对在途临时停车、装卸货物停车、休息停车种停车进行识别。根据识别结果构建货车出行行程链，根据行程链的六个主要特征包括行程链数、行程链的平均停靠点数、靠点的平均停留时间、平均行程链行驶时间、每个行程链的行驶距离以及选择相似轨迹的比例，并使用聚类算法进行聚类，最终可将货车出行模式分为长途随机运行模式、短途随机运行模式、短途定线往返运行、环线运行模式四大类。针对各类模式的运行特征差异，可针对性的提出风险控制建议。 其次，构建了货车运行风险评价指标体系。在识别完货车的出行相关特征后，针对运行安全性的评价问题，从出行速度、出行时间、出行停放、出行距离四个方面构建了货车出行风险评价指标体系，并对每个指标的获取进行算法描述，最后对指标的分布特征进行研究，为后续货车运行特征风险定量研究打下基础。 最后，针对货车运行本身存在的模糊性、不确定性等特征，运用模糊集理论建立货车运行风险程度量化模型，实现了运行风险性问题从定性到定量的转化，提供一种新的量化方法与理论模型来客观科学地衡量运行风险。采用层次分析法构建运行安全评价指标体系和安全等级评价模型，实现运行的安全水平的评价。 |
| 作者： | 彭浪 |
| 专业： | 交通运输 |
| 导师： | 于世军;孙华灿 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 扬州大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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