基于安全可提高空间的事故多发信控交叉口判别

贝叶斯安全可提高空间判别方法通过计算贝叶斯方法估计的事故数与具有相同道路交通特征地点的事故期望的差值,对事故多发信控交叉口进行判别;差值越大,表明安全改善潜能越大.贝叶斯方法结合事故观测值和具有相同道路交通特征地点的事故期望估计事故数,消除了事故观测值的随机波动特性.基于全贝叶斯安全可提高空间方法判别上海市事故多发信控交叉口,并与事故绝对数方法、经验贝叶斯方法、全贝叶斯方法、经验贝叶斯安全可提高方法的判别结果进行对比,发现该判别方法最优.

事故多发航段的安全可提高空间判别方法

针对目前航道内交通事故判别方法存在的不足,文中基于贝叶斯理论,建立了全贝叶斯安全可提高空间判别方法,通过计算某航段的交通事故数与整个航道事故期望的差值来判别交通事故多发航段.差值越大,说明提高交通安全的潜能越大.利用该方法对长江下游交通事故多发航段的安全可提高空间进行判别,并将结果与事故绝对数法、经验贝叶斯方法和全贝叶斯方法的结果进行比较,证明了该判别方法最优.最后采用地点一致性、方法一致性和排序一致性3种评价指标对4种判别方法进行评价,进一步验证了该方法为最优.

基于经验贝叶斯的信控交叉口黑点判别研究

正确的判别信控交叉口黑点,可以显著提高安全管理效率,改善交通安全状况。传统黑点判别方法(如事故数法、事故率法)忽略了事故随机波动性的影响,没有考虑相似对象的事故均值,容易导致判别结果不准确。提出了经验贝叶斯方法,并考虑了安全可提高空间,克服了传统黑点判别方法的不足。研究选取上海市195个信控交叉口进行分析,利用广义估计方程建立交叉口事故预测模型,结合经验贝叶斯法估计事故发生的期望数,并计算交叉口可以降低的事故数。在此基础上,引入交叉口安全指数,作为安全排序的依据,并与传统的事故数法和事故率法判定结果进行比较。结果表明,以安全指数排序的结果与传统方法相比有较大的区别,传统方法会造成黑点判别结果的偏差。