高速公路簡約事故預測方法

2023-12-07 02:24:26

專利名稱：：高速公路簡約事故預測方法
技術領域：
：本發明是一種高速公路簡約事故預測方法，可用來預測高速公路某個路段交通事故的發生數，屬於交通安全領域。
背景技術：
：統計數據表明，高速公路在全世界範圍內都是安全程度最高的公路，而在我國卻恰恰相反。據日本統計，其高速公路每百公裡的事故發生率僅為普通公路的1/2或1/3，而交通流量卻是普通公路的10倍左右；美國的統計結果是，其高速公路每百公裡的事故發生率僅為普通公路的1/10，還遠遠優於日本。而在我國，高速公路的交通流量基本與國外相似，甚至低於很多國家，但據我國公安部交通管理局統計，每百公裡事故發生率卻是普通公路的4倍多。如果再將交通量等因素考慮進去，我國高速公路的交通安全狀況將更加令人擔憂。因此，有必要建立一套完善的高速公路交通事故預測方法，為我國高速公路交通事故的預測和預防提供理論依據。根據美國國家嚴重事故研究所(NCSS)的數據，交通事故死亡率與運行速度梯度(AV))的四次方成正比。近似函數如下(KVVDeath=-^―-(1)U14.24J式中Death—交通事故死亡率，％；ΔV-車輛運行速度梯度，km/h；哈爾濱工業大學裴玉龍等人對中國七條高速公路上的車速標準差與億車公裡事故率進行回歸分析，得到了億車公裡事故率和車速標準離差的關係模型。模型表明車速分布越離散，事故率越高，模型如下AR=9.583e0·05530(2)式中:AR——億車公裡事故率；σ——車速的標準差(km/h)。同濟大學的杜博英在對國外高速公路的事故率與運行車速進行綜合分析的基礎上，闡述了高速公路上基於運行車速的交通事故預測方法。高速公路死亡率的計算公式如下式中Illeath——交通事故死亡率(次/106veh*km)；V——運行速度(km/h)；AV——速度梯度，即斷面運行車速與平均運行車速的差值(km/h)；V——平均運行車速(km/h)。早在1964年，Solomon就開始對車速與安全的關係進行研究，大多討論速度與事故之間的關係，沒有考慮交通量的影響。縱觀國內外，在對速度與安全的影響研究中，大部分都是在討論運行速度、速度差與事故之間的關係，沒有量化諸如交通量的變化，因此結論並不均有較強的說服力。由於我國的特殊的國情及高速公路的特點，不能直接照搬國外的車速理論模型，還需要進行具體的理論研究和工程實踐，不斷總結我國高速公路的車速安全理論，提出合理的解決對策。
發明內容本發明在對國內交通運行特點分析的基礎上，綜合考慮了平曲線因素、縱斷面因素、交通量對事故的影響，經實際驗證獲得了較好的效果。使用公式預測高速公路簡約交通事故頻數步驟道路是一條三維空間的實體。一般所說的路線，是指道路中線的空間位置。路線在水平面上的投影稱作路線的平面圖。沿中線豎直剖切再行展開則是路線的縱斷面圖。縱斷面上兩個坡段的轉折處，為了便於行車用一段曲線來緩和，稱為豎曲線。(1)確定預測高速公路條件，收集道路信息，包括平曲線的平均轉角formulaseeoriginaldocumentpage5(4)參數表示意義a,表示路段內第i條平曲線的轉角；η表示路段內包含平曲線數目；平曲線圖如圖1所示2.豎曲線因素假設每條豎曲線的一個基本變量是V(i)，其單位是每IOOm豎曲線坡度的變化。豎曲線/坡度變化的絕對值W—豎曲線啲長度(單位百米)formulaseeoriginaldocumentpage5(5)gi表示坡度，gi=tanθ；豎曲線i的權重formulaseeoriginaldocumentpage5VC:加權後的坡度變化值formulaseeoriginaldocumentpage5(6)縱斷面的加權坡度formulaseeoriginaldocumentpage5(7)路段中第k個上/下坡路段的權重formulaseeoriginaldocumentpage5gk路段第k個路段的坡度豎曲線圖如圖2所示3.交通組成，大車百分比；(2)計算暴露變量EXPOEXPO=AADT*365*L*1(T6*Y參數表示意義AADT年平均日交通量L路段長度Y預測持續年份(3)採集大車比例，利用Stata9.0軟體進行統計分析，採用向後剔除的回歸分析法先建立全模型，根據輸出結果中相關指標(|z|值最小)的判定，每次剔除一個最不符合進入模型的變量，直到回歸方程中不再含有不符合判據的自變量為止。因此，依次去掉不符合的自變量重新進行回歸，最後得到簡約事故模型λi=EXPO·EXP(-2.676614+0.0071095·Aνe_angle+0.737331·VC+0.2539619·Aveslope+6.14963·Truck)(8)參數表示意義段預測事故數；EXPO暴露變量，；Y預測持續年份；L:i路段長度；Ave_angle:i路段內平曲線平均轉角；VC豎曲線指標，加權後的坡度變化值；Average_slope豎曲線指標，縱斷面的加權坡度；Truck:大車比例。本發明在對國內交通運行特點分析的基礎上，綜合考慮了平曲線因素、縱斷面因素、交通量對事故的影響，經實際驗證獲得了較好的效果。圖1平曲線示意圖；圖2豎曲線示意圖；圖3平曲線實例示意圖；圖4豎曲線實例示意圖。具體實施例方式如圖3，圖4所示為某一高速公路平縱實例圖，該高速公路年平均日交通量為2500輛，對該高速公路全年調查統計，大車所佔比例為13%。第一步計算平曲線平均轉角formulaseeoriginaldocumentpage6第二步豎曲線L1長度=10000*[2%-(-3%)]=500m豎曲線L2長度=8000*4.5%=360m該路段長度=150+500+300+360+280=1590mV(I)二嗆)==2%卞3%)二1%formulaseeoriginaldocumentpage7WV(2)=豎曲線在路段內的長度=360=Q226V；V；路段的長度1590『VC:加權後的坡度變化值formulaseeoriginaldocumentpage7路段中縱坡I1=-3%所佔權重WG⑴H^lMiMMM=1=0094K}[1}~路段的長度1590路段中縱坡i2=2%所佔權重WG(2)=WGji)=第2個坡度不變路段的長度=裡=0.189VJW路段的長度1590路段中縱坡i3=-2.5%所佔權重WG(3)=wG(i)=勧個坡度不變路段的長度=1=0.176VyW路段的長度1590縱斷面的加權坡度Ave_slope=ΣjffG(k)X|gk|=gl*WG(1)+g2*WG(2)+g3*WG(3)=3%*0·094+2%*0·189+2.5%*0·176=0.Oil第三步計算大車百分比由條件知Truck=13%第四步暴露變量計算EXPO=AADT*365*L*10_6*Y=2500*365*3*10_6*1=2.74第五步事故數預測λi=EXPO·EXP(-2.676614+0.0071095·Aνe_angle+0.737331·VC+0.2539619·Ave_slope+6.14963·Truck%)=2.7牡EXP(-2.676614+0.0071095*0.96+0.737331*0.0054+0.2539619*0.011+614963*13%=2.74*0.155=1分別使用重慶成渝高速、上界高速、長萬高速、雲南羅(村口)富(寧)高速、京津塘等多條高速公路的道路交通按照上面，對高速公路簡約事故預測模型進行驗證，結果如表tableseeoriginaldocumentpage8tableseeoriginaldocumentpage9從表中可以看出，預測事故數與實際事故數能夠比較好的吻合，從而為預防事故的發生提供理論依據。權利要求高速公路簡約事故預測方法，其特徵在於按以下步驟進行路線，是指道路中線的空間位置；路線在水平面上的投影稱作路線的平面圖；沿中線豎直剖切再行展開則是路線的縱斷面圖；縱斷面上兩個坡段的轉折處，為了便於行車用一段曲線來緩和，稱為豎曲線；(1)確定預測高速公路條件，收集道路信息，包括1.1平曲線的平均轉角Ave_angle=|i|n---(4)參數表示意義αi表示路段內第i條平曲線的轉角；n表示路段內包含平曲線數目；1.2.豎曲線因素假設每條豎曲線的一個基本變量是V(i)，其單位是每100m豎曲線坡度的變化；V(i)=|gi-gi+1|Lxi---(5)gi表示坡度，gi＝tanθ；豎曲線i的權重VC加權後的坡度變化值VC＝∑iWV(i)×V(i)(6)縱斷面的加權坡度Ave_slope＝∑iWG(k)×|gk|(7)路段中第k個上/下坡路段的權重gk路段第k個路段的坡度1.3.交通組成，大車百分比；(2)計算暴露變量EXPOEXPO＝AADT*365*L*10-6*Y參數表示意義AADT年平均日交通量L路段長度Y預測持續年份(3)利用Stata9.0軟體進行統計分析，採用向後剔除的回歸分析法最後得到簡約事故模型λi＝EXPO·EXP(-2.676614+0.0071095·Ave_angle+0.737331·VC+0.2539619·Ave_slope+6.14963·Truck)(8)參數表示意義λii段預測事故數；EXPO暴露變量；Y預測持續年份；Li路段長度；Ave_anglei路段內平曲線平均轉角；VC豎曲線指標，加權後的坡度變化值；Average_slope豎曲線指標，縱斷面的加權坡度；Truck大車比例，由歷史數據得到。FSA00000084388400012.tif,FSA00000084388400014.tif,FSA00000084388400015.tif全文摘要本發明是一種高速公路簡約事故預測方法，可用來預測高速公路某個路段交通事故的發生數，屬於交通安全領域。交通事故不僅與速度、速度差有關，而且與交通量、平縱線形也有密切聯繫。該發明利用統計回歸的方法建立事故與平曲線轉角、縱坡坡度等的關係模型。實踐證明，該方法預測的事故數與實際發生的事故數能夠很好地紊和，從而為改造事故多發點，預防交通事故的發生，降低事故的嚴重程度提供了可靠的理論和依據。文檔編號G08G1/01GK101826258SQ20101014581公開日2010年9月8日申請日期2010年4月9日優先權日2010年4月9日發明者侯樹展,孫小端,張杰,徐婷,王一禕,王華榮,王超,賀玉龍,連嘉,鍾連德,陳永勝,鮑興建申請人:北京工業大學