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高速公路夜间养护作业区事故风险辨识及影响机理研究 被引量：2
1
作者 张河山 曾长坤 +3 位作者 王海洋 田丰铭 郑展骥 张羽 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第2期157-168,226,共13页
复杂多变的夜间环境和压缩的行驶空间显著增加养护作业区的交通事故风险。为辨析风险特征以及捕捉影响因素与事故风险的内在联系,本文通过无人机航拍重庆市某段高速公路夜间养护作业区的交通流视频,利用Tracker软件提取车辆微观轨迹数据... 复杂多变的夜间环境和压缩的行驶空间显著增加养护作业区的交通事故风险。为辨析风险特征以及捕捉影响因素与事故风险的内在联系,本文通过无人机航拍重庆市某段高速公路夜间养护作业区的交通流视频,利用Tracker软件提取车辆微观轨迹数据,揭示夜间养护作业区时空轨迹、车速和车头时距分布等交通流特征;基于时间和能量的安全替代指标分别研判事故发生的可能性和潜在事故后果的严重性;最后,通过极限梯度提升算法(XGBoost)构建车辆碰撞损失能量指数(Z_(LEI))预测模型,并结合SHAP(SHapley Additive exPlanations)算法量化解释速度、车头时距、交通冲突和避免碰撞减速度等特征因素对潜在碰撞损失能量指数的影响机理。结果表明,从警告区到过渡区的车头时距呈现先减小后增大的趋势,车头间距在2.5~3.0 m易发生严重追尾事故,大货车换道风险比小型车更大;避免碰撞减速度、换道冲突(t~c_(TTC))、车头时距、速度和行程时间等是影响车辆Z_(LEI)的重要特征因素;当车流量大于1000 pcu·h~(-1),且车辆速度在(1.25,2.50)m·s~(-1)范围时,Z_(LEI)随相邻车距离的减小而增大,随避免碰撞减速度的增大而增大;当车流量小于等于1000 pcu·h~(-1),且车头时距在(3.0,8.0)s范围时,Z_(LEI)随1 t~c_(TTC)的增大而增大,车辆速度在(12.5,20.0)m·s~(-1)时,Z_(LEI)随避免碰撞减速度(A_(DRAC))的增大而增大。 展开更多
关键词 交通工程 潜在事故严重程度 碰撞损失能量指数 高速公路夜间养护作业区 车辆轨迹数据
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考虑时间稳定性的单车事故严重程度影响因素分析 被引量：1
2
作者 牛世峰 邰英豪 +1 位作者 常东风 于鹏程 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期1-11,共11页
单车事故常发于车流量较小、道路条件较差的时段和路段,其致死率明显高于交通事故平均死亡率。为了探究影响单车事故严重程度的关键因素,基于中国部分地区2015—2019年单车交通事故数据,从人、车、路、环境等方面选取24个事故影响因素,... 单车事故常发于车流量较小、道路条件较差的时段和路段,其致死率明显高于交通事故平均死亡率。为了探究影响单车事故严重程度的关键因素,基于中国部分地区2015—2019年单车交通事故数据,从人、车、路、环境等方面选取24个事故影响因素,通过对数似然比检验事故数据的时间稳定性,发现事故数据存在时间不稳定性,应将其划分为5个年份分别建模,构建考虑均值方差异质性的随机参数Logit模型。对事故因素变量的边际效应进行对比,结果表明:5个不同年份的时间稳定性模型均具有较好的拟合效果;模型能够有效地捕捉未观测到的异质性,且不同时间模型下捕捉的参数也具有随机性。模型参数估计结果表明:路口路段类型、客车、摩托车和事故责任共4个事故因素具有时间稳定性,其他事故影响因素仅在个别年份中具有显著影响;防护设施事故因素也具有时间稳定性;客车、摩托车、车辆前照灯状态、车辆安全状况、撞固定物和事故责任等事故因素变量会显著增加单车事故中人员死亡的可能性;防护设施类型、能见度大于100 m等变量会显著降低受伤严重程度。 展开更多
关键词 单车事故 均值方差异质性 随机参数Logit模型 事故严重程度 时间稳定性
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基于集成学习的交通事故严重程度预测
3
作者 贾现广 宋腾飞 吕英英 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期61-66,共6页
为提升道路交通事故严重程度预测模型的性能,以及分析事故特征对于事故严重程度的影响,提出一种基于双层Stacking模型的交通事故严重程度预测方法。首先,采用BSMOTE2算法来平衡数据,并验证数据平衡处理是否会对模型预测产生正向影响,同... 为提升道路交通事故严重程度预测模型的性能,以及分析事故特征对于事故严重程度的影响,提出一种基于双层Stacking模型的交通事故严重程度预测方法。首先,采用BSMOTE2算法来平衡数据,并验证数据平衡处理是否会对模型预测产生正向影响,同时利用GBDT-RFECV算法进行k折交叉验证选择,完成特征降维。其次,构建双层Stacking模型,第一层由BiGRU和XGBoost组成,将时间序列特征用于BiGRU,静态特征用于XGBoost进行初步预测;第二层采用CatBoost模型,结合第一层的预测结果进行最终的严重程度预测。研究结果表明:模型的准确率、宏F_(1)和宏AUC均有明显提高,表明数据平衡处理对模型预测产生正向影响;相较于KNN、BiGRU、RF和XGBoost模型,所提双层Stacking模型的预测准确率分别提高了5.45%、10.23%、1.78%和2.34%,宏F_(1)值提高了5.31%、9.91%、1.35%和1.92%,宏AUC提高了11.13%、6.97%、2.13%和2.71%。该双层Stacking模型在多个评估指标上的表现均优于其他模型。 展开更多
关键词 交通安全 交通事故预测 预测分析 集成学习 机器学习 深度学习 特征降维
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基于K-means和LCA的自动驾驶交通事故聚类分析
4
作者 乔剑锋 王亚楠 +2 位作者 吕淑然 王汀 夏学锋 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第7期192-200,共9页
为了深入挖掘自动驾驶汽车(AV)道路交通事故的内在规律,仅依靠单一事故描述因素的统计分析是不够的,还需要进一步挖掘由多个因素相互作用所体现的综合潜在类别。鉴于AV事故数据既包含结构化信息,又包含叙事文本的特点,在类型识别过程中... 为了深入挖掘自动驾驶汽车(AV)道路交通事故的内在规律,仅依靠单一事故描述因素的统计分析是不够的,还需要进一步挖掘由多个因素相互作用所体现的综合潜在类别。鉴于AV事故数据既包含结构化信息,又包含叙事文本的特点,在类型识别过程中创新性地提出将K-means聚类分析与潜在类别分析(LCA)相结合的方法,首先,使用K-means方法从叙事文本中提取关键信息;然后,将其作为LCA模型的输入,克服LCA仅能利用现有事故报告中的结构化信息这一局限性;最后,采用美国加利福尼亚州的437起AV交通事故验证组合方法的有效性。结果表明:AV事故主要表现为4个综合类型;K-means与LCA的组合方法能对含叙述文本的结构化信息实施高效的聚类分析。 展开更多
关键词 K-MEANS 潜在类别分析(LCA) 自动驾驶 聚类分析 自动驾驶汽车(AV) 交通事故
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山区高速公路货车事故影响因素分析
5
作者 温惠英 马肇良 +2 位作者 赵胜 巫立明 黄坤火 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期93-103,共11页
山区高速公路由于地形复杂、气候多变、道路条件受限,使得货车事故的发生具有更高的风险。为了深入探究山区高速公路货车事故严重程度的影响因素,并为交通事故的主动预防和精准防控提供科学依据,基于机器学习方法,构建不同分类模型对事... 山区高速公路由于地形复杂、气候多变、道路条件受限,使得货车事故的发生具有更高的风险。为了深入探究山区高速公路货车事故严重程度的影响因素,并为交通事故的主动预防和精准防控提供科学依据,基于机器学习方法,构建不同分类模型对事故严重程度进行预测与分析。选择碰撞类型、车辆类型、路面结构、平面线形、纵断面线形、路侧防护措施、路表面状况、季节和事故时间等34个特征因素作为输入变量,以事故严重程度(轻微伤害/严重伤害)作为二分类输出变量,构建决策树(DT)模型、随机森林(RF)模型和支持向量机(SVM)模型等3种机器学习模型。为了评估模型的分类性能,采用准确率、精准率、召回率和F1分值等指标对模型进行对比分析。此外,为了深入剖析各模型的决策机制并识别关键影响因素,引入SHapley Additive exPlanations(SHAP)方法,对模型的预测结果进行解释性分析,以量化各输入变量对事故严重程度的贡献度。研究结果表明:RF模型的分类性能优于DT模型和SVM模型,在准确率、精准率、召回率及F1分值方面均具有较优表现。SHAP分析进一步揭示了影响山区高速公路货车事故严重程度的关键因素,包括翻车、无坡度、水泥路面、转弯、正面碰撞、事故时间(19:00—06:59)以及路侧无防护措施等因素。 展开更多
关键词 交通安全 山区高速公路 事故严重程度 货车事故 机器学习
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不同光照条件下交通事故严重程度影响因素的可转移性分析
6
作者 潘义勇 朱梦 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第3期346-357,共12页
为探究不同光照条件下交通事故严重程度影响因素的异质性和可转移性,本文基于均值和方差异质性的随机参数Logit模型,对机动车交通事故严重程度的影响因素进行分析。将事故严重程度分为3类,研究整合驾驶员特性、道路特性、环境特性和车... 为探究不同光照条件下交通事故严重程度影响因素的异质性和可转移性,本文基于均值和方差异质性的随机参数Logit模型,对机动车交通事故严重程度的影响因素进行分析。将事故严重程度分为3类,研究整合驾驶员特性、道路特性、环境特性和车辆特性这4个维度,纳入25个潜在解释变量,通过捕捉随机参数的均值和方差变化,模型充分挖掘了事故数据中的异质性特征,并利用对数似然比验证了影响因素的时间不稳定性以及在不同光照条件下的可转移性。基于边际效应估计结果,对统计显著的解释变量在事故损伤严重程度中的差异化进行量化分析。研究结果表明:事故严重程度的影响因素在不同光照条件下呈现出显著异质性,且表现出显著的不可转移性。车辆进行转弯行为、事故发生在道路外仅在2017年白天的交通事故模型中显著,交叉口类型为四向交叉路口仅在2019年黑夜交通事故中显著。驾驶员性别为男性在2018年和2019年的白天交通事故中显著,其对仅财产损失和轻伤事故影响程度呈现出相反的结果。驾驶员疏忽操作在2018年的白天和黑夜无照明的事故模型中均显著,其对轻伤事故影响程度呈现相反效果。 展开更多
关键词 交通工程 事故严重程度 均值和方差异质性的随机参数Logit模型 时间不稳定性 可转移性
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偶发事故下人机混驾交通流的影响机理研究
7
作者 张文会 施鑫涛 周舸 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期61-72,共12页
考虑当前车路云一体化的发展趋势,人工驾驶车辆(HDV)和智能网联自动驾驶车辆(CAV)构成的人机混驾交通流将是未来交通的主要组成方式。为探索偶发事故下CAV类人行驶策略以及感知信息能力对人机混驾交通流的影响机理,改进KKW(Kerner-Kleno... 考虑当前车路云一体化的发展趋势,人工驾驶车辆(HDV)和智能网联自动驾驶车辆(CAV)构成的人机混驾交通流将是未来交通的主要组成方式。为探索偶发事故下CAV类人行驶策略以及感知信息能力对人机混驾交通流的影响机理,改进KKW(Kerner-Klenov-Wolf)模型框架下的元胞自动机规则,引入考虑CAV类人行驶策略的同步因子,针对不同跟驰模式构建HDV和CAV跟驰规则;基于事故场景车辆换道需求,构建考虑中间车道选择意愿的HDV和CAV多车道自由换道策略,建立考虑换道压力的CAV强制换道规则,分析不同换道压力参数的敏感性;经过数值模拟仿真,分析不同交通量、CAV渗透率、CAV事故信息感知范围、CAV类人行驶策略对人机混驾交通流的影响。研究结果表明:CAV的增加可以有效缓解偶发事故后交通流的拥堵,限制拥堵时空范围,且CAV渗透率由0增加到1时,低交通量的平均速度和平均流量分别提高11.74%和6.32%,提升程度低于中、高交通量;在渗透率大于0.4的中、高交通量情形下,随着CAV事故信息感知范围的增加,合流区的拥堵空间逐渐分散,交通效率得到提高;CAV类人行驶策略由激进型过渡到保守型的过程中,人机混驾交通流的流量逐渐降低,排队缓行范围扩大,交通拥堵逐渐恶化,且随着时间的推移,各车道速度波动趋势逐渐趋同。 展开更多
关键词 智能网联自动驾驶车辆 偶发事故 元胞自动机 人机混驾交通流
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货车交通事故严重程度影响因素分析 被引量：1
8
作者 胡焱松 王长君 +1 位作者 张勇刚 褚宇航 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第4期142-150,共9页
为探究货车交通事故严重程度的主要影响因素及其耦合关系,基于我国南方某城市2021—2023年货车交通事故数据,采用特征分类、K-means聚类以及特征融合的方法提取初始影响因素,并构建XGBoost模型、有序Logit回归模型和树形贝叶斯网络模型... 为探究货车交通事故严重程度的主要影响因素及其耦合关系,基于我国南方某城市2021—2023年货车交通事故数据,采用特征分类、K-means聚类以及特征融合的方法提取初始影响因素,并构建XGBoost模型、有序Logit回归模型和树形贝叶斯网络模型,对影响因素的重要性、单因素和因素耦合进行量化分析。研究结果表明:碰撞对象、道路类型、超载等7个因素对事故严重程度影响显著,其中碰撞对象最为重要;碰撞对象分别与重型车辆、超载、箱式货车、工程运输车辆、转弯变道、有隔离等12个影响因素耦合会大幅提高事故严重程度,当碰撞行人与阴天、超载、工程运输车辆以及转弯变道等耦合时,发生重大事故的概率超过40%。研究结果可为货车交通事故防控提供决策参考。 展开更多
关键词 交通安全 货车 事故严重程度 影响因素 有序Logit回归 树型贝叶斯网络
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考虑因子偏依赖量的高速公路严重交通事故特征推理
9
作者 翟长旭 朱军功 +2 位作者 徐迎豪 王涛 覃文文 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期59-66,共8页
为从全局视角推理高速公路严交通重事故特征,基于西南地区某城市高速公路开通10年以来的历史事故数据,运用线性规划方法将不同严重等级事故纳入统一研究体系,利用机器学习因子偏依赖量分析方法从全局视角模拟事故因素与事故严重度之间... 为从全局视角推理高速公路严交通重事故特征,基于西南地区某城市高速公路开通10年以来的历史事故数据,运用线性规划方法将不同严重等级事故纳入统一研究体系,利用机器学习因子偏依赖量分析方法从全局视角模拟事故因素与事故严重度之间的条件依赖关系,推理严重交通事故的因子特征。研究结果表明:事故时间、车辆类型、事故形态、事故位置与天气情况是诱发严重事故的重要特征;事故时间、事故位置、驾驶人驾龄与事故严重度间存在明显的非线性关系,严重事故的时间特征是05:00时和08:00时,涉事车辆类型特征是货车,事故形态特征是追尾,事故位置特征是高速公路里程的60~80 km区段,天气特征是阴天,驾驶人驾龄特征是不足1年,路段类型特征是隧道。 展开更多
关键词 交通运输工程 安全工程 事故致因推理 事故严重度预测 高速公路 偏依赖量
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基于集成模型的交通事故严重程度预测
10
作者 杨翰琨 鲁帅 +1 位作者 秦文杰 张彦敏 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第10期4355-4360,共6页
交通事故对公共安全构成重大风险,是交通运输系统中的重要问题。准确预测事故严重程度对于采取有效的预防和干预措施至关重要。提出了一种基于集成学习的方法,将XGBoost和MLP两种先进算法相结合,以更精准地预测交通事故的严重程度。建... 交通事故对公共安全构成重大风险,是交通运输系统中的重要问题。准确预测事故严重程度对于采取有效的预防和干预措施至关重要。提出了一种基于集成学习的方法,将XGBoost和MLP两种先进算法相结合,以更精准地预测交通事故的严重程度。建立了一个堆叠分类器,并详细评估了其在交通事故预测中的性能。实验结果表明,该集成模型相较于传统XGBoost模型,在预测准确性上有明显提升,在宏平均F_1分数上显著提高了20.41%。展示了模型优势与创新性,包括模型集成与网络改造。此外,还分析了影响预测结果的关键特征,并探讨了模型在实际应用中的潜在价值。该研究为交通安全管理提供了更科学、更高效的决策支持,有望在交通管理、智能驾驶等领域发挥重要作用。 展开更多
关键词 交通事故 严重程度预测 XGBoost MLP 特征分析 集成学习 深度学习
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车辆驾驶行为评价模型研究及应用
11
作者 褚强 郑文龙 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期50-55,71,共7页
随着汽车的快速发展,车辆驾驶行为评价越来越受到相关研究人员的重视,该文提出一种基于车载定位数据的车辆驾驶行为评分模型。通过全面采集车辆的经纬度、速度、方向角等关键数据,精确计算超速、急加速、急减速、急转弯等十项驾驶行为指... 随着汽车的快速发展,车辆驾驶行为评价越来越受到相关研究人员的重视,该文提出一种基于车载定位数据的车辆驾驶行为评分模型。通过全面采集车辆的经纬度、速度、方向角等关键数据,精确计算超速、急加速、急减速、急转弯等十项驾驶行为指标,并采用双曲正切函数将其转换为百分制评分;通过改进的层次分析法,量化了各指标在驾驶行为评价中的权重,并生成最终的驾驶行为评分;对驾驶行为的评分模型进行大量的实验验证。结果显示,所提模型在多种驾驶环境中表现出高度的适应性与准确性,能够有效预测违章和交通事故的发生风险。该模型为交通监管部门提供了先进的实时监控和事故预防手段和精准的驾驶行为分析工具,展现出跨学科、跨领域的广泛应用前景,具有很高的实际应用价值。 展开更多
关键词 驾驶行为 车辆速度 交通事故 评分模型 车载定位
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基于Credal网络模型的内河危化品运输事故严重程度诊断研究
12
作者 程志友 朱骋 吴蕊 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期108-114,共7页
针对内河危化品运输事故研究中的数据匮乏、认知不确定性及专家主观性等问题,提出一种Credal网络模型来分析诊断内河危化品运输事故严重程度,以期从安全管理视角预防内河危化品运输事故风险。采用事故案例报告和故障树分析,识别内河危... 针对内河危化品运输事故研究中的数据匮乏、认知不确定性及专家主观性等问题,提出一种Credal网络模型来分析诊断内河危化品运输事故严重程度,以期从安全管理视角预防内河危化品运输事故风险。采用事故案例报告和故障树分析,识别内河危化品运输事故风险因素,构建基于imprecise Dirichlet model(IDM)参数学习方法的内河危化品运输事故严重程度诊断的Credal网络模型,然后通过正向推理预测不同严重程度事故的发生概率,并通过诊断推理识别导致该类事故的主要影响因素,最后根据诊断推理结果提出相应的安全管理措施。研究表明:内河危化品运输发生一般及以下事故、较大事故、重大及以上事故的区间概率分别为[0.711, 0.789]、[0.172, 0.246]、[0.043, 0.069];人员因素和管理因素是引起内河危化品运输事故发生的主要因素,船舶因素和货物因素是加重事故严重程度的重要因素。 展开更多
关键词 交通运输工程 内河危化品运输 运输事故 严重程度 Credal网络模型 IDM
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考虑建成环境的电动自行车事故严重程度致因分析 被引量：5
13
作者 王菁 董春娇 +2 位作者 李鹏辉 姜文龙 邵春福 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期179-187,共9页
为探究考虑建成环境影响下,电动自行车交通事故严重程度的影响因素,本文从事故属性、骑行者属性、对象车辆及驾驶员属性、道路属性及建成环境属性这5个方面,选取18个影响电动自行车交通事故严重性的潜在变量。在此基础上,构建考虑均值... 为探究考虑建成环境影响下,电动自行车交通事故严重程度的影响因素,本文从事故属性、骑行者属性、对象车辆及驾驶员属性、道路属性及建成环境属性这5个方面,选取18个影响电动自行车交通事故严重性的潜在变量。在此基础上,构建考虑均值及方差异质性的随机参数Logit模型,利用边际效应量化显著变量对事故严重程度的影响差异。基于北京市近5年电动自行车事故抽样数据进行实证研究,结果表明:事故时段19:00-次日7:00、骑行者年龄大于40岁、重(大)型货车、到最近医院的距离增大及恶劣天气等因素会增加电动自行车事故严重程度。建成环境属性中,到最近医院的距离在死亡事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段及恶劣天气会增大其均值异质性,驾驶员年龄为(40,60]岁会增大其方差异质性;其他属性中,一般城市道路在受伤事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段会增大其均值异质性。研究结果可以为降低电动自行车事故严重程度提供理论支撑。 展开更多
关键词 交通工程 事故严重程度 随机参数Logit模型 电动自行车 建成环境
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融合数据平衡与贝叶斯优化的交通事故严重程度预测模型 被引量：2
14
作者 潘义勇 徐翔宇 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期69-76,共8页
针对交通事故数据类别不平衡导致的预测精度低问题,融合了过采样技术和贝叶斯网络来改进Catboost算法,以预测交通事故的严重程度。利用PowerSHAP算法筛选出21个关键特征,采用Borderline-SMOTE过采样技术对处于边界的少数类样本进行平衡... 针对交通事故数据类别不平衡导致的预测精度低问题,融合了过采样技术和贝叶斯网络来改进Catboost算法,以预测交通事故的严重程度。利用PowerSHAP算法筛选出21个关键特征,采用Borderline-SMOTE过采样技术对处于边界的少数类样本进行平衡采样;使用贝叶斯优化方法调整Catboost算法的超参数,并基于调优后的Catboost算法建立交通事故严重程度预测模型。通过实例验证表明:改进模型在预测交通事故严重程度方面优于其他分类模型,其准确率、精确率、召回率和F1分数分别为83.03%、87.01%、80.79%和83.50%;与其他参数优化方法相比,贝叶斯优化后的参数性能最高提升了3个百分点以上;Borderline-SMOTE过采样技术在数据占比较小的重伤事故上实现了各项性能评价指标达到88%以上,比其他模型至少提高了3.3%,并且在处理类别不平衡的交通事故严重程度预测方面,Borderline-SMOTE过采样技术的精度更高,优于其他5种数据采样技术。 展开更多
关键词 交通工程 交通事故严重程度 数据不平衡 贝叶斯优化 Catboost
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建成环境对交叉口行人事故严重程度异质性影响 被引量：1
15
作者 潘义勇 李烁 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期87-93,117,共8页
为探索建成环境及其他因素对行人事故伤害严重程度的影响,通过建立均值和方差异质性随机参数Logit模型对交叉口行人事故严重程度进行异质性分析。利用行人碰撞事故数据,从行人、驾驶员、车辆、道路、环境、时间、建成环境7个方面筛选出2... 为探索建成环境及其他因素对行人事故伤害严重程度的影响,通过建立均值和方差异质性随机参数Logit模型对交叉口行人事故严重程度进行异质性分析。利用行人碰撞事故数据,从行人、驾驶员、车辆、道路、环境、时间、建成环境7个方面筛选出27个影响因素,通过弹性系数分析显著变量对事故严重程度的影响程度。结果表明:地铁站可达性为“存在”是随机参数,车辆状态为“其他”会减小该随机参数的均值,降低交叉口行人事故严重程度;方差与“下午”显著相关,此变量会使随机参数的离散程度增加,分布变宽,随机性增加;不同用地类型与交叉口类型对行人事故严重程度的影响具有显著差异,用地类型为商业区、地铁站的可达性为“存在”时,交叉口行人发生交通事故的概率与伤害严重程度降低;行人有不当行为等因素显著增加了交叉口行人事故严重程度。研究结果为制定交叉口建成环境的优化改善措施提供参考和依据。 展开更多
关键词 交通运输工程 交叉口行人事故 事故严重程度 均值和方差异质性随机参数Logit 建成环境
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计及交通事故影响的电动汽车路径规划和充电导航策略 被引量：4
16
作者 黄博 胡博 +3 位作者 谢开贵 邵常政 林铖嵘 黄威 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第19期47-59,共13页
针对交通事故对电动汽车用户驾驶和充电体验的影响尚未得到充分研究这一现状,提出了一种弱化交通事故对用户不良影响的路径规划和充电导航策略。首先,以电动汽车用户重点关注的行驶能耗和行驶时间两项指标为导向,建立了基于实时交通信... 针对交通事故对电动汽车用户驾驶和充电体验的影响尚未得到充分研究这一现状,提出了一种弱化交通事故对用户不良影响的路径规划和充电导航策略。首先,以电动汽车用户重点关注的行驶能耗和行驶时间两项指标为导向,建立了基于实时交通信息的交通网综合道路阻抗模型,实现了交通流拥塞水平的动态表征。然后,考虑交通流量和道路拓扑的耦合作用,建立了基于交通事故“发生-持续-消散”动态过程的后果评估模型,实现了交通事故后果的精准量化。最后,建立了以提升电动汽车用户体验为目标的路径规划和充电导航优化模型,提出了基于Dijkstra算法的滚动优化算法,实现了模型的快速求解。以配电网与交通网组成的耦合系统进行算例分析,结果表明,所提方法能够有效减少交通事故发生后的电动汽车用户综合出行成本,并缓解交通网拥塞。 展开更多
关键词 交通事故 电动汽车 实时交通 路径规划 充电导航
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考虑建成环境的交通事故严重程度致因交互效应研究 被引量：10
17
作者 王健宇 陈献天 +2 位作者 焦朋朋 覃楚亮 王泽昊 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期272-280,共9页
为探究考虑建成环境影响下各类因素对交通事故的作用机理,本文提出一种融合ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling)平衡算法与CatBoost模型的方法,对沈阳市2015—2020年的道路交通事故进行研究,并解析事故致因的交互效应。首先,通过地理... 为探究考虑建成环境影响下各类因素对交通事故的作用机理,本文提出一种融合ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling)平衡算法与CatBoost模型的方法,对沈阳市2015—2020年的道路交通事故进行研究,并解析事故致因的交互效应。首先,通过地理信息匹配的方法补充事故地点周围14项建成环境因子,构建多源数据集。其次,通过比较4种经典的机器学习模型,即CatBoost,Random Forest,XGBoost,LightGBM,并筛选出泛化能力最强的模型。随后,利用SHAP(Shapley Additive Explanation)归因方法对最优模型进行解释以揭示单个风险因素效应以及影响重要度排序。最后,基于单因素分析,探究建成环境与事故特征之间的交互效应。研究表明:相同的特征在单因素以及双因素交互分析中对事故影响机制存在差异。在单因素分析中,季节、交通方式这2项因素对致命事故具有显著的正向影响;而主干路密度、快速路密度、工业用地比例、现场形态、道路物理隔离这5项因素对致命事故有着显著的负向影响。在双因素交互分析中,高主路密度与秋冬季节交互以及低工业用地比例与春季交互等对致命事故具有正向影响;而高工业用地比例与行人交互则产生了负向影响。本文成果可为相关人员提供准确的影响交通事故严重程度的相关因素,为优化和建设城市交通系统提供一定的理论支撑。 展开更多
关键词 交通工程 事故严重程度分析 CatBoost模型 城市道路交通事故 建成环境 交互效应
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基于集成学习的交通事故严重程度预测研究与应用 被引量：12
18
作者 单永航 张希 +2 位作者 胡川 丁涛军 姚远 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期33-42,共10页
目前自动驾驶技术重点是关注如何主动避免碰撞,然而在面对其他交通参与者入侵而导致不可避免的碰撞事故场景时,预测车辆在不同行驶模式下的碰撞严重程度来降低事故严重程度的研究却很少。为此,提出一种双层Stacking事故严重程度预测模... 目前自动驾驶技术重点是关注如何主动避免碰撞,然而在面对其他交通参与者入侵而导致不可避免的碰撞事故场景时,预测车辆在不同行驶模式下的碰撞严重程度来降低事故严重程度的研究却很少。为此,提出一种双层Stacking事故严重程度预测模型。基于真实交通事故数据集NASS-CDS完成训练,模型输入为车辆传感器可感知得到的事故相关特征,输出为车内乘员最高受伤级别。在第1层中,通过实验对不同学习器组合进行训练,最终综合考虑预测性能以及耗时挑选K近邻、自适应提升树、极度梯度提升树作为基学习器;在第2层中,为降低过拟合,采用逻辑回归作为元学习器。实验结果表明,该方法准确率达到85.01%,在精确率、召回率和F1值方面优于其他个体模型和集成模型,该预测结果可作为智能车辆决策规划模块先验信息,帮助车辆做出正确的决策,减缓事故损害。最后阐述了模型在L_(2)辅助驾驶与L_(4)自动驾驶车辆中的应用,在常规车辆安全防护的基础上进一步提升车辆的安全性。 展开更多
关键词 交通安全 交通事故严重程度预测 智能车辆 集成学习 K近邻 自适应提升树 极度梯度提升树 逻辑回归
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苜蓿叶立交交织区冲突特征及严重程度影响因素分析 被引量：2
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作者 何晖宇 丁瑞 +3 位作者 应聃 张宇豪 张河山 徐进 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期246-258,共13页
为明确城市快速路苜蓿叶立交交织区的冲突特征及冲突严重程度的关键影响因素,以重庆市北环立交为研究对象,使用无人机拍摄交织区车辆自然驾驶视频。搭建基于YOLOX和Deep-SORT的车辆目标检测和追踪框架,从航拍视频中获取10483条车辆轨迹... 为明确城市快速路苜蓿叶立交交织区的冲突特征及冲突严重程度的关键影响因素,以重庆市北环立交为研究对象,使用无人机拍摄交织区车辆自然驾驶视频。搭建基于YOLOX和Deep-SORT的车辆目标检测和追踪框架,从航拍视频中获取10483条车辆轨迹数据,根据交互车辆的相对位置提取纵向和侧向冲突样本,并基于二维拓展碰撞时间指标将冲突事件划分为轻微、一般和严重;考虑包括宏观交通流参数和车辆微观运动参数等17个解释变量,计算多元Logistic回归模型、随机森林模型和CatBoost模型的评估指标,并分别选择对纵向冲突和侧向冲突识别性能更优的模型,进一步分析影响交织区内冲突严重程度的关键影响因素。结果表明,侧向冲突是苜蓿叶立交交织区的主要冲突类型,冲突持续时间较纵向冲突更长,碰撞风险更高;一般冲突在交织区内分布范围最广,严重冲突其次,轻微冲突分布最集中,主要分布于合流三角区附近;不同解释变量对冲突严重程度的影响程度存在一定差异,纵向严重冲突与相对速度差和目标车长度等6种指标显著相关,对于侧向冲突,重要性前5的变量分别是相对速度差、平均车头间距、目标车速度、目标车横向位置及目标车纵向位置,且当相对速度超过20 km·h^(-1),车速超过60 km·h^(-1)及平均车头间距低于12 m时,侧向碰撞风险将大幅增加。研究成果可对苜蓿叶立交交织区危险驾驶行为预警系统的设计和主动交通安全管理提供依据。 展开更多
关键词 交通工程 冲突严重程度 拓展碰撞时间 苜蓿叶立交 车辆轨迹数据
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道路交通事故处置安全管控措施探讨 被引量：3
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作者 田景涛 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2024年第1期129-133,共5页
针对车辆交通事故类型多样、事故突发、调度力量多、救援危险性大、易引发次生灾害的5个特点,深入分析并归纳总结了造成消防救援人员伤亡的3方面原因,包括风险研判不足、阵地设置不当、安全措施不当等,并进一步提出交通事故处置过程中... 针对车辆交通事故类型多样、事故突发、调度力量多、救援危险性大、易引发次生灾害的5个特点,深入分析并归纳总结了造成消防救援人员伤亡的3方面原因,包括风险研判不足、阵地设置不当、安全措施不当等,并进一步提出交通事故处置过程中力量调派、人员分工、安全评估、现场警戒、救人排险、现场清理6个重点环节的安全管控措施。 展开更多
关键词 车辆 交通事故 事故处置 抢险救援 安全管控
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