论文题目：基于事故情景划分的山区普通干线公路事故预测和安全隐患挖掘
摘要：山区普通干线公路是我国交通运输的大动脉,承担着大量的客运和货运运输需求,对我国经济发展起着重要作用。但是山区普通干线公路由于地形复杂、地质条件特殊,道路线形存在较多的极限设计指标;由于资金或建设条件受限,山区普通干线公路配套交通安全设施、交通管理设施较为缺乏,进一步导致了交通事故的频发。根据资料显示,山区普通干线公路的事故率往往是其他平原地区交通事故的若干倍,对经济发展、人民健康产生了巨大的负面影响。本文以山区普通干线公路交通安全作为研究对象,期望通过交通安全影响因素的挖掘,分析交通事故的可能性和严重性,结合交通事故发生的持续时间和空间影响范围,进行交通事故的情景划分。在此基础上,提取交通事故情景与其他影响因素的强关联规则,并预测弱关联规则下对应的事故情景概率。根据道路条件、交通环境等要素进行交通事故情景的提前推断,可实现交通安全的主动防控。结合交通事故情景与道路网络的对应关系,对事故情景进行聚类分析,得到安全隐患点的分布及其风险级别。本文的研究从交通事故时空影响范围分析、交通事故情景划分、交通事故关联规则提取和情景预测、交通安全隐患点识别四个方面研究了山区普通干线公路的交通风险识别,为山区普通干线公路交通安全风险防控、事故预警提供理论支撑和决策依据,主要研究内容包括:首先,分析了山区普通干线公路特殊的道路、环境特性,挖掘了山区普通干线公路交通事故的成因,明确了引起交通事故的关键要素。对应交通事故发生的扩散过程,时间上,将事故持续时间划分为事故响应阶段、事故处理阶段和交通流恢复阶段,采用交通波理论构建了交通事故持续时间计算模型。空间上,基于交通事故的传播规律,分别考虑交通事故不占用对向车道和占用对向车道两种情况,提出了基于改进高斯烟雨模型的类椭圆交通事故空间影响范围分级模型,对当前道路和相交道路的影响范围进行了量化和影响程度分级。类椭圆交通事故影响分级模型考虑了交通事故在不同方向道路上传播速度的差异性,反应了交通事故在空间传播的非匀质性。然后,引入交通事故情景概念,构建了基于交通事故可能性和严重性的交通事故情景判别方法体系。事故可能性考虑道路及外部条件等客观因素,严重性考虑事故属性、交通属性两类指标,建立了交通事故情景划分指标体系。对于多属性决策问题,采用CRITIC方法确定了各属性指标的权重。引入秩和比方法,通过计算所有事故可能性和严重性两大类指标秩和比权重的累积概率,得到事故情景划分判断矩阵。本文引入的事故情景概念,考虑不同严重程度事故由于其特有的属性造成的影响程度区别,构建了多因素的事故情景判别方法,与严重性单一指标相比更能反应事故的真实影响。进一步在事故情景划分的基础上,提取了交通事故情景与道路、交通、外界环境等因素的关联规则,并进行了多规则组合下的事故情景概率预测。由于不同要素对事故的影响程度不同,本文引入了改进的Apriori算法,采用多维多层加权规则,对事故情景与各类要素之间的强关联规则进行挖掘和提取,得到了山区普通干线公路风险因素组合规则识别方法。而在提取的强关联规则基础上,针对强规则的要素风险值其他组合情况,采用贝叶斯网络方法,进行交通事故情景概率的推理和预测,得到风险因素组合的弱关联规则。通过强关联规则挖掘,在已知要素风险值前提下即可得到事故的情景;而弱关联规则可得到各类交通事故情景对应的概率。最后,提出了基于网络核密度估计的山区普通干线公路交通安全隐患点识别和分级方法。考虑道路网络的非匀质性,以及交通事故在空间上的发生特定性,以事故情景作为聚类指标,提出基于网络距离的核密度估计方法。采用零膨胀负二项回归模型对核密度值进行分段估计,基于统计学原理提出了核密度值分级阈值确定方法,据此对事故情景核密度值进行分级处理,得到道路网的一级、二级、三级隐患热点。交通安全隐患点识别以事故情景作为聚类指标,同时考虑了事故发生的可能性和严重性;安全隐患点分级则为交通管理部门进行分阶段的交通安全管理措施的实施提供了依据。
关键词：交通安全;事故情景;隐患挖掘;类椭圆高斯烟雨模型;多维多层加权关联规则;贝叶斯网络;网络核密度
学科专业：交通运输规划与管理
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 交通事故影响研究
1.2.2 交通安全隐患点识别
1.2.3 交通事故关联规则挖掘研究
1.2.4 国内外研究述评
1.3 研究内容
1.4 技术路线
第二章 山区普通干线公路交通事故成因及特性分析
2.1 交通事故成因分析
2.1.1 道路特性
2.1.2 环境特性
2.2 交通事故特性
2.2.1 交通事故类型特征
2.2.2 交通事故时间分布特征
2.2.3 交通事故空间分布特征
2.2.4 交通事故形态分布特征
2.2.5 交通事故人为因素分布特征
2.2.6 交通事故车辆因素分布特征
2.3 本章小结
第三章 山区普通干线公路交通事故时空影响分析
3.1 事故持续时间的阶段划分
3.1.1 交通事故发现与响应阶段
3.1.2 交通事故清除阶段
3.1.3 交通恢复阶段
3.2 山区普通干线公路交通事故持续时间
3.2.1 Van Aerde模型下的交通波方程
3.2.2 事故持续时间计算
3.3 事故空间扩散范围的影响因素分析
3.4 山区普通干线公路交通事故空间影响范围
3.4.1 高斯烟雨模型
3.4.2 周围路网影响力Q的标定
3.4.3 事故影响范围的类椭圆高斯烟雨模型
3.5 实例分析
3.6 本章小结
第四章 山区普通干线公路事故情景划分
4.1 情景分类指标体系
4.1.1 事故可能性影响因素分析
4.1.2 运行严重性影响因素分析
4.1.3 指标体系的构建
4.2 指标权重的确定
4.2.1 指标等级的划分
4.2.2 事故评价矩阵的建立
4.2.3 CRITIC法确定指标权重
4.3 基于秩合比方法的交通事故情景判断矩阵
4.3.1 秩和比法原理及步骤
4.3.2 编秩并计算RSR值
4.3.3 确定RSR分布并计算回归方程
4.3.4 构建情景划分判断矩阵
4.4 实例分析
4.5 本章小结
第五章 基于关联规则和贝叶斯网络的交通事故情景预测
5.1 交通事故情景与风险因素关联规则简介
5.1.1 交通事故风险关联规则基本概念
5.1.2 交通事故关联规则筛选标准
5.2 普通干线公路事故情景与风险因素加权关联规则挖掘
5.2.1 加权关联规则概述
5.2.2 加权关联规则评价指标计算
5.2.3 基于Apriori算法改进的多维多层加权Top-k关联规则挖掘算法
5.2.4 结果分析
5.3 基于贝叶斯网络的事故情景预测
5.3.1 贝叶斯网络基本理论
5.3.2 贝叶斯网络学习
5.3.3 贝叶斯网络推理分析
5.4 本章小结
第六章 基于网络核密度估计的安全隐患点挖掘
6.1 核密度估计理论
6.2 事故情景类别的网络核密度估计
6.2.1 网络核密度估计基本理论
6.2.2 事故情景类别指数
6.2.3 实例分析
6.3 安全隐患点段分级
6.3.1 零膨胀负二项回归模型基本理论
6.3.2 鉴别模型求解及结果可视化分析
6.4 本章小结
研究结论与展望
主要研究结论
创新点
研究展望
参考文献
致谢