基于元胞自动机的事故交通流模型仿真

针对发生事故的双车道模型,考虑行驶车辆是否在事故车道以及距离事故的远近,分析不同区域的换道特点,建立双车道元胞自动机模型。在开放边界条件下,改变进口车辆的驶入率和事故的持续时间,得到了车流量和平均车速的变化曲线,结果表明,在发生交通事故时应缩短事故处理时间,并将入口车辆进入率降至一定值。

基于车速比的城市交通事故交通影响程度评价

分析城市交通事故交通影响程度,对于评估交通应急等级及采取相应的应急对策具有重要的意义和现实价值。将城市交通事故对交通的影响与水波涟漪类比。基于事故发生前后道路车速的比值,借助水波原理,提出了交通影响系数的概念,并界定其作为评价交通影响程度的依据。针对某一给定类型的交通事故,在对35起交通事故调查数据进行筛选和整理的基础上,得到了交通影响系数时空分布图;采用变量控制法,利用MATLAB构建了交通影响系数与时间和距离的关系模型。针对不同事故特征的差异性,考虑事故发生后道路剩余通行能力的不同,采用城市道路车道利用系数计算得到了事故源修正系数。利用二重积分构建累积交通影响系数模型,计算出交通事故的综合交通影响程度值,从而评价交通事故对周边路网的综合交通影响。最后,假设某一交通事故,并对其进行VISSIM仿真分析,分别采用文中所构建的交通影响程度评价模型和根据实际仿真运行数据所建模型计算了该事故的综合交通影响程度值,两种方法计算的结果分别为0.666和0.648,误差在可接受的范围。结果表明:构建的交通影响程度评价模型是可行的。该研究成果可以在交通事故发生时给城市交通应急管理部门快速响应提供决策支持。

2279人次致死性交通事故交通方式的回顾性分析

目的：了解深圳市致死性交通事故的交通方式分布情况。方法：对深圳市2002～2004致性交通事故资料进行回顾性调查，重点整理和分析死亡人员的交通方式分布情况。结果两年共发生2049起致死性交通事故造成2279人死亡，男性1578人，女性669人，年龄1岁-75岁，平均年龄29．2岁；死亡人员的交通方式的前三位为步行、摩托车、自行车；致死性交通事故的交通方式中步行事故第一，死亡895人；其次为肇事车司机死亡677人，主要是摩托车驾驶员死亡458人，客车司机死亡92人，货车司机死亡89人乘车，再次为乘客，死亡358人，非机动车驾驶员以自行车为主，死亡309人；弱势群体是交通伤害的主要受害者。结论深圳市创伤所造成的经济损失巨大，应加以重视和干预，减少创伤的发生。

基于交通事故案例的3岁儿童乘员损伤机制研究

目的通过再现真实交通事故案例探究3岁儿童乘员碰撞损伤机制。方法应用车辆有限元模型和图斯特3岁儿童乘员损伤仿生模型(TUST IBMs 3YO-O),再现CIREN数据库中的交通事故案例,通过综合分析Δv、车辆质量和变形能反求碰撞前车辆的速度,设置碰撞仿真试验再现案例所描述的儿童乘员损伤,分析损伤机制。结果TUST IBMs 3YO-O模型完整地再现出碰撞事故中儿童乘员的损伤。儿童乘员头部运动学响应与生物力学响应表现出差异性,儿童乘员胸腔内部组织器官生物力学响应表明其没有出现损伤,但是胸部3 ms合成加速度达到54 g,超出阈值。结论未来乘员安全评价需要引入生物力学参数。应用高生物逼真度的人体生物力学模型再现交通事故中乘员损伤,不仅更加清晰观察事故中乘员的运动学响应,深度分析碰撞损伤机制,还为数字化评估提供参考依据,也将为儿童乘员保护装置研发和安全法规制定提供参考。

基于道路交通事故领域的知识图谱构建及可视化

近年来,知识图谱技术进展迅速,领域知识图谱价值得到认可,各领域专家就本领域知识图谱的构建展开了广泛研究,并成功将其应用于知识检索、知识问答、知识推荐等服务中。以道路交通事故数据为主要数据源,经过概念模型设计、知识抽取等步骤提取出相关信息,与原结构化数据融合,借助Neo4j图数据库,构建融合道路交通事故数据和道路法规的道路交通事故领域的知识图谱,实现相关数据的存储和可视化。

基于FP-growth的老年行人交通事故损伤致因研究

为研究老年行人交通事故相关因素及其对损伤程度的影响,以中国交通事故深度调查数据库中2013—2023年710起机动车-老年行人事故为分析对象,利用FP-growth算法挖掘出4类影响因素28个类型变量共5594项关联规则。研究结果表明:行人年龄、碰撞速度、事故时间段及事故地点是影响老年行人事故死亡率的显著因素。特别是,行人年龄和碰撞速度对死亡率有显著影响,随着碰撞速度的增加,死亡率显著上升;60岁及以上老年行人年龄每增加1岁,其死亡率提升0.037倍。此外,事故发生在夜间、郊区或村庄的死亡率更高。研究结果可为提高老年行人交通安全,制定相关安全措施提供一定参考。

基于FP-growth算法的交通事故数据关联规则挖掘研究

为了探寻多种事故影响因素共同作用下诱发交通事故的某种规律以及各因素间的关系,本文采用FP-growth算法对收集到的交通事故数据进行分析研究,挖掘其中的潜在价值信息,找出事故发生的原因,根据分析结果给相关部门提出建议,帮助城市交通管理者制定更有效的管理措施,以达到降低交通事故发生频率的目的。

基于灰色-马尔可夫模型的道路交通事故预测

根据攀枝花市2010~2017年的交通事故统计数据,分别利用灰色系统理论和灰色马尔可夫链预测法构建攀枝花市交通事故的预测模型,再用两种预测模型分别对2018~2019年攀枝花市发生的交通事故数、死亡人数、受伤人数及财产损失数进行预测,然后将GM(1,1)预测模型与灰色马尔可夫链预测模型的预测结果进行对比分析。实例结果表明,灰色马尔可夫预测模型能有效克服随机波动性数据对道路交通事故四项绝对指标预测精度的影响,预测精度较好。

基于安全势场理论的高速公路交通事故下协同换道引导策略

为缓解交通事故对道路通行效率的影响,提高事故路段的通过能力,利用车路协同系统中车与车、车与路的实时信息交互,提出一种高速公路突发交通事故下基于安全势场理论的车辆协同换道引导策略。首先,针对单向双车道和多车道等不同车道下发生交通事故的多种场景,将协同换道的引导区域划分为事故保护区、引导过渡区、协同换道引导区和自由换道区4个区域,并确定换道引导阈值,以便更新车辆状态;然后,构建交通事故的安全势场,针对不同场景提出相应的车辆协同换道引导策略,并给出引导过程中车辆换道安全距离和最晚换道位置的计算方法;最后,基于城市交通仿真(SUMO)软件进行多种场景下的仿真验证。结果表明:在单向双车道场景下,当车辆协同引导率在75%时优化效果最明显;在多车道场景下,引导率在50%时的优化效果最明显;此外,通过对比分析发现,采用换道引导策略后,车辆通过事故路段的平均速度最高提升了6.3%,车辆延误最高减少了14.6%。

基于改进深度森林算法的高速公路交通事故风险预测

高速公路交通事故风险预测对于实行动态交通安全管理至关重要。为探究影响高速公路交通事故风险的主要因素以及准确预测高速公路交通事故风险,提出了一种基于改进深度森林算法的高速公路交通事故风险预测模型。首先以高速公路交通事故数据、交通流数据、天气数据、道路条件和特殊时间段数据为基础,选取了能够表征高速公路交通事故风险的特征变量,并采用随机森林算法对特征变量的重要度进行了计算,筛选出对高速公路交通事故风险影响较大的重要特征变量,以解决后面计算过程中的维度灾难问题;然后运用基于决策树的LightGBM和XGBoost算法对深度森林模型的级联森林结构进行了改进;最后将改进深度森林算法应用于高速公路事故风险预测。结果表明:与现有的SVM、随机森林和深度森林算法相比,改进深度森林算法具有更优的预测性能,其预测准确率达到了88.84%,预测结果能为高速公路交通管理部门制定更为有效的安全管控措施提供决策支持。

基于无人机倾斜摄影的道路交通事故现场三维重建研究

现阶段在交通事故现场痕迹的物理属性测量时,人工方法耗时长、效率低、工作量大、信息记录不完全,警务人员容易受到次生事故伤害。提出利用无人机倾斜摄影获取交通事故影像数据并进行三维建模的方法流程,构建了数字化的交通事故案件三维精细模型。在该模型上,可以进行旋转、放大或缩小,以“勘查”模拟事故现场各元素间的信息,完成交通事故现场的勘查工作。该模型相较于传统建模方式,在效率、性价比、自动化和还原度等方面的优势较为突出。该研究方便基层民警使用,具有一定应用价值。

铁路交通事故和道路交通事故中碾轧伤特征的对比研究

铁路交通事故碾轧伤与道路交通事故碾轧伤较为常见,有必要对铁路交通事故和道路交通事故碾轧案例分组,研究各组碾轧部位、损伤特征、骨折部位及类型等特点。铁路撞轧组碾轧部位以下肢最多见,82.6%的碾轧部位离断;铁路碾轧组和道路撞轧组碾轧部位以躯干最多见,铁路碾轧组碾轧部位完全离断多见,94.74%的碾轧部位骨折为开放性;道路撞轧组57.9%的碾轧部位为闭合性损伤。铁路交通事故碾轧伤与道路交通事故碾轧伤在损伤部位、类型、特点等方面有明显的差异。

基于时空结合的道路交通事故的黑点判别方法

为精准识别道路交通事故黑点,辅助交通事故的防控,提出了一种基于时空结合的交通事故黑点判别方法。以时空重叠率,来衡量道路危险程度;用双曲正切函数拟合时空重叠率的累积频率;将拟合函数最小曲率半径对应的点,规定为临界值;以大于临界值的时空复合点,来判别为事故黑点;对成南(成都—南充)高速第二辖区交警大队收集的交通事故数据,进行实例研究。利用本时空结合的判别方法,从64例有效案例中,共判别出13个事故黑点。结果表明:事故频率法、累积频率曲线法、核密度分析法、时空重叠率法的碰撞预测准确率指标(CPAI)值分别为2.29、2.03、2.03、2.29,这意味着:时空重叠率法具有良好的判别准确性。时空重叠率法同时结合空间和时间维度,增加了黑点判别的可靠性。

基于历史数据挖掘的海上船舶交通事故预测

为优化船舶航行路线,减少因交通事故导致的延误和拥堵,提升海上运输效率和效益,研究基于历史数据挖掘的海上船舶交通事故预测方法。从海事机构获取海上船舶交通事故历史数据后,采用数据挖掘方法中的一维局阿尼自编码器对海上船舶交通事故历史数据展开挖掘,得到海上船舶交通事故特征,再建立灰色SCGM(1,1)C模型,将海上船舶交通事故特征输入到该模型中,并运用当前预测状态中间值作为修正产生,对灰色SCGM(1,1)C模型预测结果进行修正后,得到海上船舶交通事故预测结果。实验表明,该方法具备较强的海上船舶交通事故历史数据挖掘能力,灰色SCGM(1,1)C模型输出的海上船舶交通事故预测结果 DBI数值较高,预测海上船舶交通事故能力较好。

回归模型在交通事故与行车风险分析中的应用综述

为提升道路交通安全,准确评估事故致因和行车风险因素至关重要。本综述旨在回顾和评估近年来应用于该领域的回归模型,使用VOSviewer软件对中外文献进行计量分析,以揭示该领域研究的趋势和热点。深入探讨一般线性模型、广义线性模型(GLM)、广义加性模型(GAM)和非线性模型在风险因素分析中的应用,尤其是详细讨论Logit回归模型、Probit回归模型和计数数据模型(如泊松模型和负二项模型)在实际数据集中的表现和适用性。此外,针对数据中多零值情况还探讨零膨胀模型(ZIP和ZINB)、多层膨胀模型、Lindley模型以及Tobit模型在处理样本选择偏误中的应用。特别强调不同模型对数据特性的处理能力,并基于模型特性和适用场景提供了科学的模型选择指导,旨在为研究人员在面对具体的交通安全问题时选择合适的回归分析模型提供参考。

山区高速公路交通事故风险多维度耦合研究

为有效降低山区高速公路事故率,以2016—2021年云南省山区高速公路交通事故数据为研究对象,基于集成决策实验法-对抗解释结构模型(DEMATEL-AISM),筛选识别山区高速公路交通风险要素,从人-车-路-环境-管理时空全维度出发,分析风险要素因果并绘制UP和DOWN型有向拓扑层级图,最终确定19种风险因素;构建N-K-耦合度模型量化风险因素,对山区高速公路交通事故风险因素间进行时空全维度耦合,探究风险因素间的关系,并提出山区高速公路交通事故全维耦合交通风险弹性解耦模型。研究结果表明:单维度中,人因的跟车太近与疲劳驾驶耦合值为0.741,路因长大下坡与急弯耦合值为0.816,为单维度中对系统影响较大的2种作用情况;双维度下,较大的作用情况为人-车及人-路,耦合值为0.157、0.124,其中,路因的长大下坡、人因的跟车太近与其他要素易形成强耦合;多维度下最大的作用情况为人-路-环,耦合值为0.891,其中,驾驶人的不良驾驶行为、道路的急弯与长大下坡、环境的雨天、雾天、冰雪天极易与其他因素耦合结果超过70%,构成强耦合关系,发生交通事故概率较大。

道路交通事故认定的多层次救济机制

道路交通事故认定书中的责任认定结论对当事人是否构成交通肇事罪,是否应当接受行政处罚,是否应当进行民事赔偿以及具体数额多少具有重要影响。目前由于相关法律法规将道路交通事故认定书归为“证据”,若对其认定结论不服只能向上一级公安交通管理部门申请复核,法院仅能从证据规则角度审查其是否具有相应证明效力。而在现实中,司法裁判对道路交通事故认定书中的事实陈述和责任判定具有较强依赖性,但因道路交通事故认定书不完全符合证据特征,所能适用的证据规则十分有限,导致法院提供的司法救济具有较大局限性,对当事人的权益保护非常不利。因此应准确把握道路交通事故认定书的实质内容,即道路交通事故认定行为的属性,明确其属于行政确认行为,并以此为理论基础,形成一套公安内部复核—行政复议—行政诉讼的全面多层次的独立救济机制,达到维护公平正义的目标。

基于规则匹配的道路交通事故重要信息抽取方法研究

针对道路交通事故报告,提出基于规则匹配的道路交通事故重要信息抽取方法。首先,结合道路交通事故报告特点构建道路交通事故关键信息指标体系,并对非结构道路交通事故报告进行分句、分词处理;其次,构建每项指标的提取规则进行信息提取;最后,将提出的基于规则匹配模型的道路交通事故重要信息抽取方法应用于实际案例,验证模型的有效性。实验结果表明,采用此方法能够较为准确地抽取道路交通事故重要信息。

基于关联规则的高速公路交通事故风险识别

高速公路交通事故各影响因素间的深层内在关系对于揭示事故发生的机理和规律有重要意义。文章通过选择社会网络分析、关联规则Apriori算法和可视化等方法,提出从宏观到微观的分层关联规则挖掘流程,并对Apriori算法输出的关联规则进行聚类和多维度交互作用下的分析,深入挖掘高速公路交通事故各影响因素间的关联规律,并识别事故风险。结果表明:不同路段在事故车道分布和事故形态上存在较大差异;Apriori算法能准确地解读多维度关联规则,识别小型客车、第一车道和晴天为影响高速公路交通事故的关键风险因素,撞护栏和追尾事故为主要事故形态,K227~K300桩号区间存在着部分弯曲道路且与城区连接有较多的互通出入口,结合关联规则识别其为事故风险路段;研究证实了该流程可以有效识别事故风险,揭示事故机理,为高速公路行车安全水平的提升提供理论指导。

智慧交通系统中关于道路交通事故处理方面的应用

随着城市交通压力增大,传统管理模式难适应需求,智慧交通系统应运而生。提出一种基于残差网络的智能轻微交通事故处理系统,能自动预处理事故现场图像,利用残差网络构建事故损伤鉴定模型,通过深度学习技术自动识别和评估车辆损伤程度。同时,利用大数据与AI技术进行迁移学习,提取并融合多车事故多角度图像特征,构建事故责任鉴定模型,为智能交通系统发展提供新思路。