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题名基于贝叶斯网络的重特大交通事故关键因素分析
被引量：5
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作者
李连进
任佩雅
陈红
马晓彤
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机构
安徽交控工程集团有限公司
长安大学运输工程学院
山东省菏泽市交通运输综合服务中心
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1504-1514,共11页
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文摘
基于2013—2021年97起重特大交通事故数据,探究重特大交通事故关键致因。采用改进的灰色关联法构建关键影响因素集,以关键因素为节点变量建立了贝叶斯网络,通过网络结构学习和节点条件概率学习,分析了14个与事故相关的因素,并从中提取了15个单、多车事故死伤人数因素组合链,基于区间数理论对影响因素的危险性进行了排序。结果表明:单、多车事故致因存在差异,超载、存在大型客车、无物理隔离等因素对单、多车事故均有影响,但这些因素对单、多车事故死伤人数的影响程度不同,整体来看,多车事故后果更严重。贝叶斯网络可以反映各因素之间的真实关系,且具有较好的预测精度,研究结论有助于管理部门制定相应的预防策略以减少重特大交通事故发生频率。
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关键词
安全工程
重特大交通事故
贝叶斯网络
改进的灰色关联分析
关键因素
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Keywords
safety engineering
major and extra serious traffic accidents
Bayesian Network(BN)
improved grey correlation analysis
key factor
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分类号
X951
[环境科学与工程—安全科学]
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题名道路养护作业区车辆冲突预测及关键因素判别
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作者
许左前
陈海龙
李连进
张顶
陈红
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机构
安徽交控工程集团有限公司
长安大学
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出处
《交通运输系统工程与信息》
北大核心
2025年第4期230-240,共11页
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基金
安徽省交通控股集团科技项目(JKKJ-2021-14)。
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文摘
为研究养护作业区内车辆冲突的特性并降低换道过程中的冲突风险,基于无人机采集的城市道路养护作业区视频数据,提取轨迹数据进行冲突预测,并分析静态防护设施与周围车辆特征对冲突风险的影响。通过引入拓展碰撞时间(ETTC)、停车距离(SDI)和作业区碰撞时间(WZ-TTC)这3项关键指标,结合CatBoost算法实现冲突风险的高精度预测,测试集上的准确率达93.3%。研究表明,在养护作业区内,主车与周围车辆的相对速度、距离,以及车辆与静态设施的间距是影响冲突风险的主要因素。护栏等静态设施的布设会显著影响交通冲突风险,这种影响随着距离增大而逐渐减弱。当车辆与护栏的间距小于20 m时,左前方车辆的相对速度是最关键的风险因素。随着距离增加到20~30 m区间,左后方车辆的速度影响开始凸显,而超过30 m后,护栏的制约作用基本消失。同时,左侧车道的车辆参数对冲突风险的影响程度高于右侧车道。
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关键词
交通工程
交通冲突风险预测
CatBoost
道路养护作业区
换道安全
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Keywords
traffic engineering
traffic conflict risk prediction
CatBoost
work zone
safety of lane change
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分类号
U418.2
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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