我国双车道公路事故预测模型研究中数据采集

事故预测模型的研究可为公路设计人员提供有效的安全设计工具。该研究需要大量基础数据的支撑,数据采集量的大小、数据质量和数据分析水平直接决定研究成果的优劣。笔者在双车道公路事故预测模型研究过程中,对我国双车道公路安全影响要素进行分析,确定基于现有条件下比较理想的数据采集对象,总结了数据采集的方法及其不足之处。具体包括数据采集的范围,样本量的需求,事故数据、交通组成数据、路侧、接入口和路线数据采集的方法、数据处理方式等。

山区双车道公路事故预测模型路侧危险度事故修正系数研究

在综合事故预测模型的研究和应用中,包括基础模型、事故修正系数、标度程度、EB函数应用等几个部分。事故修正系数的研究和使用可以使事故预测模型应用时包含更多、更可靠的影响要素信息。针对我国山区双车道公路两侧路侧危险度的实际情况,对路侧危险度对安全的影响规律做了具体分析,分别建立了针对全部事故预测模型、碰撞事故预测模型和路侧事故预测模型的我国双车道公路路侧危险度事故修正系数函数。

基于Logistic模型的双车道公路事故易发路段预测研究

事故易发路段的判别是安全管理的重要内容之一。传统的事故易发路段判别方法多应用于运营阶段的公路,其判别精度很大程度决定于历史事故记录的周期和质量,且受"回归到平均"等现象的影响。对于实际的安全管理工作,预先对某一对象成为事故易发路段的可能性进行预测,进而预先采取安全改进措施,能够使得安全完善工作由被动变主动,还可增加事故易发路段判别工作的应用阶段。通过对大量双车道公路事故易发路段样本的整理和分析,发现接入口密度、道路线形、交通组成等要素对事故易发路段的产生有很大影响。为此,借助Log istic模型在概率预测上的优势对上述要素对事故易发路段形成的影响情况进行了研究,建立了事故易发路段预测模型,并进行了实际检验。

事故多发段判别中动态步长法与累计频率曲线法的综合应用

对应用累计频率曲线法进行事故多发段判别时,加入动态步长法的思路进行了讨论,并应用实例对加入前后的判别结果进行了对比分析,旨在提高累计频率曲线法的判别精度。