为改善山区农村公路无信号交叉口安全风险量化、配套评估方法缺乏的现状,通过文献查阅和实地勘察的方法,建立了涵盖交通特性、山区农村道路条件、交通安全设施3大板块以及9大特征的山区农村公路无信号交叉口安全风险评估模型。首先,采...为改善山区农村公路无信号交叉口安全风险量化、配套评估方法缺乏的现状,通过文献查阅和实地勘察的方法,建立了涵盖交通特性、山区农村道路条件、交通安全设施3大板块以及9大特征的山区农村公路无信号交叉口安全风险评估模型。首先,采用多元化、多渠道、多群体问询的调查问卷方法,综合不同人群关于交叉口安全风险的评价,对特征指标进行赋值与量化。为避免人为主观因素对特征指标权重的影响,运用熵权逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法确定指标权重,使权重的确定摆脱主观干扰从而更加准确科学。其次,采用加权广义马氏距离与欧式距离贴近度进行对比,数据较为贴合,验证了模型的可行性。最终,结合工程实例,依据指标熵权大小,对安全风险较大的无信号交叉口提出改善措施。研究结果表明,山区农村公路无信号交叉口安全风险指标中线形、视距、坡度占据前三位,权重分别为0.123、0.119、0.114,与交通事故实际调查主要致因排序相近,自从执行改善措施以来,暂无交通事故发生,为定量评估山区农村公路无信号交叉口安全风险提供了新思路。展开更多
文摘为改善山区农村公路无信号交叉口安全风险量化、配套评估方法缺乏的现状,通过文献查阅和实地勘察的方法,建立了涵盖交通特性、山区农村道路条件、交通安全设施3大板块以及9大特征的山区农村公路无信号交叉口安全风险评估模型。首先,采用多元化、多渠道、多群体问询的调查问卷方法,综合不同人群关于交叉口安全风险的评价,对特征指标进行赋值与量化。为避免人为主观因素对特征指标权重的影响,运用熵权逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法确定指标权重,使权重的确定摆脱主观干扰从而更加准确科学。其次,采用加权广义马氏距离与欧式距离贴近度进行对比,数据较为贴合,验证了模型的可行性。最终,结合工程实例,依据指标熵权大小,对安全风险较大的无信号交叉口提出改善措施。研究结果表明,山区农村公路无信号交叉口安全风险指标中线形、视距、坡度占据前三位,权重分别为0.123、0.119、0.114,与交通事故实际调查主要致因排序相近,自从执行改善措施以来,暂无交通事故发生,为定量评估山区农村公路无信号交叉口安全风险提供了新思路。
