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山区高速公路事故预测及突出事故诱导因素识别研究
| 论文题名： | 山区高速公路事故预测及突出事故诱导因素识别研究 |
| 关键词： | 高速公路;交通事故;事故预测;交通管理 |
| 摘要： | 高速公路交通事故预测和突出事故诱导因素识别是道路交通安全研究的重要内容之一。山区高速公路由于其特殊的地理条件，复杂的道路线形，交通事故具有自身的特点和规律，且其交通安全状况不容乐观。对山区高速公路进行事故预测并进而识别突出事故诱导因素，对掌握交通事故的未来发展状况，有效采取措施控制交通事故，具有重要意义。 本文首先对比分析了山区高速公路与平原区高速公路的事故影响因素。分析结果表明，在其他因素相同的情况下，道路因素在山区高速公路交通事故的发生中具有更重要的作用。在此基础上，确定了山区高速公路线形指标与事故率之间的关系。然后对比分析了常用事故预测模型的优缺点，考虑到事故预测具有一定的模糊性的特点，建立了基于模糊逻辑理论的、以道路几何线形为输入变量的山区高速公路事故预测模型。结合京珠高速公路粤北段交通事故数据及道路几何线形数据对模型进行了训练，确定了模糊逻辑控制规则库。模型检验结果表明，应用模糊逻辑预测模型得到的预测事故率与实际观测事故率之间有着很好的对应关系。其次基于灵敏度分析的基本思想，引入了安全改进因子的概念，并确定了其计算方法。在此基础上，建立了基于安全改进因子的突出事故诱导因素识别模型，即可根据安全改进因子值的大小识别突出事故影响因素。以京珠高速公路粤北段为例，对突出事故诱导因素进行了识别研究。最后针对京珠高速公路粤北段的突出事故诱导因素，制定了相应的事故预防对策，并建议完善山区高速公路安全审计。 |
| 作者： | 宋春花 |
| 专业： | 交通运输规划与管理 |
| 导师： | 孟祥海 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工业大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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