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原文传递交通事故黑点的智能排查及整治对策的研究

论文题名：	交通事故黑点的智能排查及整治对策的研究
关键词：	事故黑点;分析定义;曲线判据;遗传算法;粗集理论;交通运输规划;交通管理;交通事故
摘要：	本文在综述国内外交通安全发展历程，总结交通安全发展的内在规律和我国交通安全的特点出发，选定对交通事故黑点鉴别和事故成因分析及整治为主要研究对象和突破点。在对大量事故和重点道路进行调查研究的基础上，总结国内外交通事故黑点鉴别研究成果，从事故黑点的定义入手，分析其形成机理和表现类型，通过事故黑点间相互作用分析，建立了事故黑点属性的正态分布模型，并对事故黑点进行深入研究，对传统黑点定义进行改进，得到事故黑点的分析定义，即如果某定长路段l在规定的时段内发生n起以上事故，还不能确定为黑点，应考虑事故的分布情况，才能定义该路段l为事故黑点路段。这是论文的核心理论。由此提出鉴别事故黑点的曲线判据。交通事故黑点的最终鉴别应通过其属性正态模型的曲线判据进行确定，即如果确定在一个统计周期内，在l长的路段上发生n起事故。则事故累计曲线与x轴所围面积大于或等于nS，曲线在x轴上的长度小于或等于2l，事故曲线内最多只有一个0点。同时满足上面三个条件的路段才是事故黑点，其中前两个条件分别定义了事故数量和事故的集中程度。论文从复杂系统和复杂科学的角度出发，提出安全度的概念，即界限值Q，它是黑点排查的关键指标，取决于道路危险性综合曲线的极值以及事故的严重程度。由Q的取值也可以对事故黑点的类型进行初步鉴别。遗传算法是一种模拟生物进化的一种算法，是系统复杂性研究和人工智能的常用方法之一，交通安全系统是典型的复杂系统，通过对道路交通事故地点进行编码，对批量事故数据进行初步鉴别即事故黑点排查，在建立易于计算机智能排查事故黑点的遗传算法模型，给出排查事故黑点模型的算法步骤，建立了用遗传算法模型进行事故黑点的初步排查方法。即事故黑点智能化排查研究，这是论文核心技术之一。依据模型和求解算法研制开发了计算机软件系统，应用此系统对选定的实例进行事故黑点初步排查，并用累计频率法进行以经济性为原则的重点选择，得出最大效益的整治点或路段，对这些重点黑点再依据曲线判据进行了最终鉴别和危险性分析。粗集理论是人工智能的常用方法和基本理论，根据引发事故黑点因素集的冗余问题，基于粗集理论对事故黑点的产生原因进行数据挖掘，找到其最主要的原因，从而确定事故整治方向和对策。对选定的实例进行事故黑点成因进行分析，通过表上作业指出了该技术的运用方法。这种技术是非常有效的事故成因分析办法。即事故黑点成因的形式化分析方法。这是论文的另一项核心技术。在对重点路段进行实测和大量的调研数据支持下，对影响事故的诸因素特别是道路与环境因素进行相关分析，得出一系列相关模型和经验公式，即事故黑点成因的定量分析，为黑点的整治提供坚实的理论基础。结合实例完整讨论了事故黑点形成原因和整治的具体办法与措施。最后给出了事故黑点整治的专家意见。论文最终是建立了一套完整的交通事故黑点排查、鉴别、成因分析和整治的系统化方法，即首先应用遗传算法排查所有事故黑点，并用经济性原则遴选出重要黑点，再用正态模型理论进行危险性综合曲线分析，通过基于粗集的数据挖掘技术，得出形成黑点的主要原因，根据黑点的影响范围，提出具体的整治措施。这是目前事故黑点排查整治研究的新思路和新办法。最后总结了论文的成果，提出本课题研究的发展展望。
作者：	刘玉增
专业：	交通运输规划与管理
导师：	张殿业
授予学位：	博士
授予学位单位：	西南交通大学
学位年度：	2005
正文语种：	中文