第八章 交通安全评价与事故预测
第八章 交通事故统计指标
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计算方法: 指标:
亿车公里事故率(次/亿车公里) 百万辆车事故率(次/百万辆车)
3、平均指标
是说明事故总体一般水平的统计指标,通常用 以表明某地或某一时段内交通事故的总体水平 计算形式
算术平均数 调和平均数 几何平均数
算术平均数: 调和平均数:
尼 牙 国 国 国 国 国 萄 国 国 兰 兰 地 南 加 大 腊 加 均 大 森 甸 度 拿 克 麦 里 堡 牙 拉 利 坡 求 大 利 利 利 亚 注:标注a的为2005年数据,标注b的为2003年数据,标注c的为2002年数据,标注d的为1998年数据。 国 斯 亚
中国的万车交通事故死亡率在世界上来说是比较高的
47.7
20.0
20 10 0
平
5.3
13.2
7.6 6.0 5.8 4.8 4.2 3.6 3.2 3.2 3.0 2.7 1.9 1.8 1.7 1.7 1.5 1.4 1.4 1.3 1.2 1.2 1.2 1.1
孟 肯
缅
印 越
中
毛 泰
韩
匈 波
捷 希
葡
新 美
奥
丹 法
卢 芬
意
加
德 澳
英 瑞 士
b
1、绝对指标
是用来反映事故总体规模和水平的绝对数量。 根据所反映的时间状况不同,绝对指标可分为
时点指标:反映某一时刻点上规模和水平
某一年的事故总数、汽车拥有量
时期指标:反映某一时间间隔的累积数量
某一时间间隔的累积数量 如某月份的事故次数、伤亡人数
绝对指标是认识事故总体的指标,使计算相对指标的 基础
1.3 1.2 违 法 装 载 违 法 变 更 车 道
道路交通安全评价
![道路交通安全评价](https://img.taocdn.com/s3/m/1408b39c0029bd64793e2c1d.png)
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RRVZ
D D VD S
Ⅲ 评价基本方法及应用
常用评价方法
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RRVZ
D D VD S
Ⅲ 评价基本方法及应用
宏观评价方法
绝对数法
事故率法
模型法
一类是统计分析模型,利用多元回 归法建模;另一类是经验法建模。
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RRVZ
D D VD S
Ⅲ 评价基本方法及应用
Ⅲ 评价基本方法及应用
亿车公里事故指标
关于车公里数,可采用以下几种计算方法:
① 以每辆车的年平均运行公里数乘以运行车辆数;
② 用道路长度乘以道路上的年交通量(或由年平均日交通量 推算出年交通量); ③ 以所辖区全年总的燃料消耗量(升)除以单车每公里平均 燃料消耗量(升/车公里)。
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RRVZ
——全年或一定时期内事故死亡人数; ——机动车拥有量; ——统计区域人口数。
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RRVZ
D D VD S
Ⅲ 评价基本方法及应用
当量死亡人数
=++
式中 、、、——分别为当量死亡、死亡、轻伤和重伤人 数;
、——分别为轻伤和重伤换算为死亡的换算系数。 系数和应遵循统一的折算原则制定
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015003065
=次亿车公里
× 115
RN2
601
500306
5
=人亿车公里
RN3
6
01
23
500306×5
= 人亿车公里
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RRVZ
D D VD S
Ⅲ 评价基本方法及应用
交通安全评价
![交通安全评价](https://img.taocdn.com/s3/m/98bd9a0b7dd184254b35eefdc8d376eeaeaa17e1.png)
交通安全评价交通安全管理评价指标体系绝对数法(事故次数、死亡人数、受伤人数、直接经济损失) 地点事故率运行事故率事故率法路段事故率事故密度法运行事故率地区事故率人口事故率事故多发点鉴别方法车辆事故率事故次数—事故率综合法(矩阵法)绝对数-—事故率法安全度系数法概率论—数理统计法质量控制法、改进的质量控制法当量总事故次数法基于统计推断的鉴别法累计频率曲线法模糊评价法灰色评价法交通冲突法层次分析法成因分析的突出因素法安全系数法全系数法(一)交通事故的绝对指标事故次数、死亡人数、受伤人数、直接经济损失。
(二)交通事故的相对指标1、公里事故率2、车辆事故率(又叫万车事故率)R n=(11—1)式中:R n——表示万辆登记机动车交通事故死亡率(人/万台车);D——交通事故死亡人数(人);N—-统计区域机动车保有量(辆)。
3、人口事故率(又称10万人口事故率)R p= (11-2)式中:R p--表示10万人口的交通事故死亡率(人/10万人口);D—- 交通事故死亡人数(人);R——统计区域的常住人口数(人)。
4、运行事故率(又称亿车公里事故率)R t=(11—3)式中:R t—-表示亿车公里运行事故率(人/亿车公里);D——交通事故死亡人数(人);T—-统计区域内总运行车公里数(车公里)。
R=5、交叉口事故率(次/百万车辆)按百万或万车流入交通量,计算交叉口的交通事故率,即以汽车进入交叉口的流量为基数,用交叉口内的交通事故数除之,就得到交叉口的事故率。
其公式为:交叉口的事故率= (次/百万车次)(10-4)R=式中:——道路或路段长度6、综合事故率式中:d——综合事故率,也称为死亡系数;D——全年或一定时期内事故死亡人数;V—-机动车拥有量(三)当量事故数与当量事故率(四)典型的交通安全分析模型1、斯密德(Smeed)公式:2、阿拉加尔公式:3、北京模型4、Oppe的“学习心理学”模型:5、丹麦模型:6、英国微观模型:(五)交叉口的交通冲突1、洛巴诺夫模型交叉口危险度2、交叉口模型1、假定任何情况下,交通事故发生的概率服从汽车每公里平均事故次数的泊松分布,则交通事故发生X次的概率P(X)可用下式表示:式中:——平均事故率;e——自然对数的底。
基于深度学习的交通事故预测与分析
![基于深度学习的交通事故预测与分析](https://img.taocdn.com/s3/m/1d8e8bcc8662caaedd3383c4bb4cf7ec4afeb601.png)
基于深度学习的交通事故预测与分析交通事故是当今社会面临的重要问题之一。
每年都有大量的人在交通事故中受伤或丧生,给社会和个人带来巨大的损失。
因此,交通事故的预测与分析变得至关重要。
随着人工智能和深度学习技术的快速发展,基于深度学习的交通事故预测与分析逐渐成为研究的热点。
本文将探讨基于深度学习的交通事故预测与分析的方法和应用,并分析其对交通安全的意义。
一、深度学习在交通事故预测与分析中的应用深度学习作为一种强大的机器学习技术,已经取得了在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的重要突破。
在交通事故预测与分析中,深度学习也具有潜力。
通过深度学习技术,研究人员可以利用大量的历史交通数据进行训练和模型构建,从而预测未来的交通事故风险。
在基于深度学习的交通事故预测与分析中,最常用的方法是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的结合。
卷积神经网络主要用于提取输入数据中的空间特征,而递归神经网络则用于捕捉输入序列数据中的时间特征。
这两种网络的结合使得模型可以同时充分利用交通数据中的空间和时间信息,提高预测准确性。
另外,还有一些基于深度学习的交通事故预测与分析方法利用了循环神经网络的变种,如长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)。
这些方法通过引入记忆单元和门控机制,可以更好地捕捉输入序列数据中的长期依赖关系,进一步提高预测的准确性。
二、基于深度学习的交通事故预测与分析的意义基于深度学习的交通事故预测与分析对于交通安全有着重要的意义。
首先,通过事故预测,交通管理者可以根据预测结果采取针对性的措施,及时调整交通流量和路况,以减少事故发生的可能性。
这样可以有效提高道路的通行效率和交通运输的安全性。
其次,深度学习的交通事故预测与分析还可以帮助交通管理者优化交通规划。
交通安全评价指标的选取原则
![交通安全评价指标的选取原则](https://img.taocdn.com/s3/m/6e733fcded3a87c24028915f804d2b160b4e8696.png)
交通安全评价指标的选取原则交通安全是一个社会关注的重要问题,而交通安全评价指标的选取对于交通管理部门和相关研究机构具有重要意义。
本文将从交通安全评价指标的选取原则、常用的交通安全评价指标以及未来的发展方向三个方面进行探讨。
一、1.科学性原则评价指标必须要有科学性,即基于科学的理论、方法和数据进行选取。
科学性可以保证评价结果的客观性和可靠性。
在选取评价指标时,应充分考虑相关研究成果、实证数据和统计分析的结果。
2.可操作性原则评价指标必须具备可操作性,即指标的测量方法和数据获取方式必须可行和有效。
评价指标不能过于复杂或难以测量,应尽可能简化和系统化,方便评价人员的操作和数据收集。
3.综合性原则评价指标必须要综合考虑各方面的因素和角度,不能偏重某一方面的指标。
交通安全是一个复杂的系统,受到多种因素的影响,例如道路设计、交通信号、驾驶员行为等等,评价指标应该能够全面反映不同方面的情况。
4.变动性原则评价指标必须具备变动性,即能够随着时间和空间的变化而变化。
交通安全评价是一个动态的过程,评价指标应随着交通环境的变化而进行相应的调整和更新。
二、常用的交通安全评价指标1.事故发生率事故发生率是一个衡量交通安全状况的重要指标,通常以每年每百万人口发生的交通事故数来衡量。
事故发生率既可以反映某一地区的交通安全状况,也可以用于比较不同地区的交通安全水平。
2.伤亡人数伤亡人数是衡量交通安全状况的另一个重要指标,包括道路交通事故导致的死亡人数和受伤人数。
伤亡人数可以反映事故的严重程度和交通安全措施的有效性。
3.交通违法行为数量交通违法行为数量是指某一地区或道路上发生的违反交通法规的行为数量。
交通违法行为数量的增加可能会导致事故的增加,因此通过统计交通违法行为数量可以衡量交通安全的风险水平。
4.道路状况道路状况是衡量交通安全的一个重要因素,包括道路的宽度、平整度、路面状况等。
道路状况良好可以提高车辆的通行效率和驾驶员的安全感,从而减少交通事故的发生。
道路交通安全评价
![道路交通安全评价](https://img.taocdn.com/s3/m/d0296646af1ffc4ffe47ac3b.png)
摘要改革开放以后,随着我国经济的腾飞,交通事业取得长足的进步。
近十年来,我国机动车保有量成倍增加,虽然公路通车里程不断增加,但仍然不能满足车辆通行需要,交通拥挤、交通事故频发,交通安全状况不断恶化,造成巨大的人员和财产损失,道路交通安全成为影响交通事业发展的瓶颈。
道路交通安全评价是道路交通安全研究中的重要内容,主要根据道路运行的情况和过去的数据统计来分析道路的安全状况,评定道路的安全等级,找出安全度低的道路并适当采取安全措施,其在减少道路交通事故、提高道路安全水平上有重要的意义,一直被各国重视。
通过分析我国道路安全现状,找出影响交通安全的因素,主要从人、车、路这个交通系统入手,对影响道路安全的因素都予以考虑。
通过对影响道路交通安全因素的分析,把影响道路交通安全的因素分解为若干指标,根据若干指标建立三级评价指标体系。
本文介绍了国内外道路安全评价的研究现状并详细介绍了四元评价方法(DHGF)及其基本步骤,并把此方法应用于兰州安宁区建宁东路的交通安全等级评价,客观反映了被评价对象的交通安全状况。
关键词:道路交通安全;影响因素;安全评价;四元评价模型(DHGF)AbstractAfter the reform and opening up, as China's economic development, transportation industry has made great progress. In the past ten years, the number of vehicles in our country increased exponentially, while highway mileage is increasing, but still can not meet the needs of traffic, traffic congestion, traffic accidents, traffic safety situation continued to deteriorate, causing huge casualties and the loss of property, road traffic safety becomes a bottleneck of the development of traffic. The road traffic safety evaluation is an important content in the study of road safety, according to the main road running situation and past statistics to analyze the road safety situation, safety evaluation of road safety, to find out the low degree of road and take appropriate safety measures and in the reduction of road traffic accidents, it is important to improve road safety level, has been national attention.Through analysis of the status of China's road safety, find out the factors influencing the traffic safety, mainly from the people, cars, the road traffic system of, the factors of affecting road safety should be taken into account. Through analysis of the factors of the road traffic safety, the influence road traffic security factors decomposition of a number of indicators, three levels of evaluation index system is established according to a number of indicators.Is introduced in this paper the research status of domestic and international road safety evaluation (DHGF )method and its basic steps are introduced in detail and the application of this method in the Anning District, Lanzhou City Jianning road traffic safety assessment, objectively reflect the object of traffic safety status evaluationKey Words:Road traffic safety; influencing factors; evaluation; four yuan evaluation model(DHGF)1研究背景1.1 研究背景汽车已成为了人类文明进步的标志。
中职教育-《道路交通安全》课件:第8章 交通事故预测与交通安全评价(张卫华 主编 人民交通出版社).ppt
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交通事故预测与交通安全评价
第一节 道路交通事故预测方法 01
第二节 道路交通事故预测方法 02
1
Section Ⅰ Section Ⅱ Section Ⅲ
§ 8-1 道路交通事故预测方法
一、概述
交通事故预测是对未来有可能发生的事故做出估计和推测,它是通过对交通 事故的过去和现在状态的系统探讨,并考虑其相关因素的变化,分析未来事故的 危险程度和发展趋势,而做出对交通事故未来状态描述的过程,以便能及早采取 措施进行防治。
1
Section Ⅰ Section Ⅱ Section Ⅲ
§ 8-1 道路交通事故预测方法
(2)汇总整理。将被调查者填写的调查表和简单的文字加以整理,把文字说 明整理成有说明力的条文。
(3)分析判断。根据汇总表可以得出以下结论: ①交通事故起数最低为14.41万起; ②交通事故起数最高为19.21万起; ③取累计概率为50%的交通事故起数17.27万起为预测值; ④取误差为±1万起,预测区间为16.27~18.27万起; ⑤预测区间16.27~18.27万起,相当于从25%~75%的范围,发生概率为0.750.25=0.5,即交通事故起数在16.27~18.27万起的可能性为50%。
a
x y x2 ( x)2 n x2
y
55 2913 385 588 552 10 385
80.2
b
x y n xy ( x)2 n x2
55 588 10 2913 552 10 385
3.89
因此回归直线方程为:
Y 80.2 3.89x
1
Section Ⅰ Section Ⅱ Section Ⅲ
§ 8-1 道路交通事故预测方法
交通安全预警系数的模型算法
![交通安全预警系数的模型算法](https://img.taocdn.com/s3/m/1be20f49f02d2af90242a8956bec0975f465a435.png)
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模型优化策略
增加数据量
通过增加训练数据量,提高模型的泛化能力 。
特征选择
选择与目标变量最相关的特征,减少噪声和 冗余特征的影响。
调整模型复杂度
通过调整模型参数或使用集成学习等方法, 避免过拟合和欠拟合问题。
正则化
使用L1或L2正则化等方法,约束模型复杂度 ,降低过拟合风险。
04
CATALOGUE
基于人工智能的模型算法
神经网络模型
模拟人脑神经元工作原理,处理非线性数据,适用于 处理交通事故的复杂影响因素。
支持向量机模型
基于统计学习理论,构建分类器或回归器,用于预测 交通事故。
决策树模型
通过树形结构对数据进行分类和回归分析,适用于处 理具有层次和顺序关系的交通安全预警问题。
基于组合模型的算法
作用
预警系数可以为交通管理部门提供决 策依据,帮助其识别交通安全隐患, 采取相应措施提高交通安全性。
预警系数的应用场景
道路交通安全评价
01
预警系数可用于评估道路交通系统的安全性能,为道路设计、
建设和改造提供参考。
交通通事故发生的原因,预测事故风险,为
制定预防措施提供依据。
测试数据集准备
准备用于测试的交通数据集,确保数据的多样性 和代表性。
性能测试与评估
使用测试数据集对预警系统进行性能测试,并使 用性能指标进行评估。
ABCD
性能指标设定
设定合适的性能指标,如准确率、召回率、F1 分数等,用于评估预警系统的性能。
优化与改进
根据性能测试与评估结果,对预警系统进行优化 和改进,提高预警准确率。
02
CATALOGUE
交通安全预警系数模型算法
道路交通安全管理办法
![道路交通安全管理办法](https://img.taocdn.com/s3/m/6ffa4bdaed630b1c58eeb50c.png)
道路交通安全管理办法第一章总则第一条目的为加强公司道路交通安全管理,预防和减少道路交通事故依据《中华人民共和国道路交通安全法》及其实施条例等法律、法规,以及《公司道路交通安全管理办法》等规章制度, 结合公司实际,制定本办法。
第二条范围本办法适用于公司机关机关、各基层单位的道路交通安全管理。
公司及各基层单位通过法定程序实施本办法。
尼日尔分公司道路交通安全管理工作依据当地道路交通相关法律法规执行。
第三条术语和定义本办法所称“道路”,是指公路、城市道路和虽在单位管辖范围但允许社会机动车通行的地方,包括广场、公共停车场等用于公众通行的场所。
本办法所称“车辆”,是指承担公司生产经营任务的在道路上运行的机动车,包括自有和租赁的机动车,不含场(厂)内专用机动车。
第1页 /共 20页本办法所称“驾驶员”,是指公司依法取得机动车驾驶证并持有驾驶相应车辆内部准驾证的人员(包含合同化员工及市场化用工人员)。
本办法所称“道路交通事故”,是指上述车辆在道路上因过错或者意外造成的人身伤亡或者财产损失的事件。
第四条工作原则道路交通安全工作坚持“安全第一、预防为主、综合治理”的方针,依据车辆运行安全风险,实施车辆运行分级监控和驾驶员分级管理。
第五条其他要求各基层单位应实施车辆运行的专业化管理,分散车辆实行相对集中管理,并指派专人负责。
各有车单位应当建立健全车队“三册三卡一表一清单”等专业化管理的相关制度规程及标准,实施标准化管理,并实现QHSE标准化建设达标。
各基层单位应当具备并保持与所从事道路交通业务的安全风险防范相适应的管控能力,不得承担爆炸品、剧毒化学品道路运输业务和营运性客运业务。
总调度室应按照《中国石油天然气运输公司外协车管理办法》、《中国石油天然气运输公司市场准入管理办法》、《中国石油天然气运输公司承包商考核评价管理办法》、《中国石油天然气运输公司承包商安全监督管理办法》选用管理运输业务承运服务商,并加强对承运服务商的监督。
深圳经济特区道路交通安全管理条例(2024年修正)
![深圳经济特区道路交通安全管理条例(2024年修正)](https://img.taocdn.com/s3/m/616cc633a36925c52cc58bd63186bceb18e8ed70.png)
深圳经济特区道路交通安全管理条例(2024年修正)文章属性•【制定机关】深圳市人大及其常委会•【公布日期】2024.03.07•【字号】深圳市第七届人民代表大会常务委员会公告第137号•【施行日期】2024.03.07•【效力等级】经济特区所在市地方性法规•【时效性】现行有效•【主题分类】公路正文深圳经济特区道路交通安全管理条例(2011年10月31日深圳市第五届人民代表大会常务委员会第十一次会议通过根据2012年12月25日深圳市第五届人民代表大会常务委员会第十九次会议《关于修改〈深圳经济特区道路交通安全管理条例〉的决定》第一次修正根据2015年4月29日深圳市第五届人民代表大会常务委员会第三十九次会议《关于修改〈深圳经济特区道路交通安全管理条例〉的决定》第二次修正根据2019年8月29日深圳市第六届人民代表大会常务委员会第三十五次会议《关于修改〈深圳经济特区人才工作条例〉等二十九项法规的决定》第三次修正根据2020年8月26日深圳市第六届人民代表大会常务委员会第四十四次会议《关于修改〈深圳经济特区道路交通安全管理条例〉的决定》第四次修正根据2021年10月30日深圳市第七届人民代表大会常务委员会第五次会议《关于修改〈深圳经济特区道路交通安全管理条例〉的决定》第五次修正根据2024年2月29日深圳市第七届人民代表大会常务委员会第二十七次会议《关于修改〈深圳经济特区道路交通安全管理条例〉的决定》第六次修正)目录第一章总则第二章交通规划设计和交通影响评价第三章道路交通安全设施建设和管理第四章道路交通安全宣传教育第五章车辆管理第六章驾驶人和行人管理第七章交通事故和故障处理第八章道路交通拥堵的预防和处置第九章公众参与和公共服务第十章道路交通安全执法保障和监督第十一章法律责任第十二章附则第一章总则第一条为了加强道路交通安全管理,保障道路交通安全、有序、畅通,保护人身和财产安全,根据《中华人民共和国道路交通安全法》及有关法律、行政法规的基本原则,结合深圳经济特区(以下简称特区)实际,制定本条例。
第9章 交通安全评价与事故预测
![第9章 交通安全评价与事故预测](https://img.taocdn.com/s3/m/b0a578d6ad51f01dc281f1d6.png)
《交通安全工程 》 第9章 交交通安全评价与事故预测
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图 9-3
图 9-4
《交通安全工程 》 第9章 交通安全评价与事故预测
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图 9-补充1
图 9-补充2
《交通安全工程 》 第9章 交通安全评价与事故预测
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3.评价指标体系 (1)交通安全评价指标体系的功能 ①认识功能 即该指标体系应能使管理部门认识辖区内交通 事故的总体规模和危害程度,引起重视。 ②激励功能 即管理部门可以根据指标判断辖区内交通事故的 发展趋势,本辖区与相关区域之间管理水平上的 差距,激励管理部门寻求改善管理水平的途径。
《交通安全工程 》 第9章 交通安全评价与事故预测
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(5) 综合事故率 综合事故率是万车死亡率和万人死亡率的几何平 均值(或亿车公里死亡率的几何平均值),它同 时考虑了两个参数对交通安全的影响。 (6) 交通事故预测指标 交通事故预测指标一般是对交通事故死亡人数或 事故次数进行的预测。多为回归方程(模型)。 最著名的是英国斯密德(R.J.Smeed)模型。此外, 还有特里波罗斯模式、奥尔加模式和北海道模式 等,这些回归方程考虑的影响因素各不相同,往 往对同一地区具有较高准确性。
《交通安全工程 》 第9章 交通安全评价与事故预测
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第2节 交通安全评价指标与方法
一、安全度评价指标 1.绝对指标 交通安全度评价绝对指标有四项,即事故次数、死亡人 数、受伤人数、直接经济损失。 2. 相对指标 相对指标一般有6项。 (1) 万车交通事故死亡率 是指一定时期内交通事故死亡人数与机动车保有量的比 值,是反映交通事故死亡人数的相对指标,侧重于评价机 动车数量对交通事故死亡人数的影响。
道路交通安全评价方法范本
![道路交通安全评价方法范本](https://img.taocdn.com/s3/m/794cfb59fbd6195f312b3169a45177232e60e451.png)
道路交通安全评价方法范本道路交通安全评价是指通过对道路交通环境、交通参与者行为和交通设施等方面的综合评估,为道路交通安全管理部门提供科学的决策依据,促进道路交通安全管理水平的提升。
一、道路交通安全评价的意义道路交通安全评价作为道路交通安全管理的重要手段之一,对于提高道路交通安全管理水平,预防和减少交通事故具有重要的意义。
通过科学评价道路交通安全的现状和存在的问题,可以为交通管理部门制定合理的安全管理措施和政策提供依据。
同时,也可以为社会公众提供参考,增强对交通安全的认识和意识,从而促进交通参与者的安全意识和安全行为。
二、道路交通安全评价的内容道路交通安全评价的内容主要包括以下几个方面:1. 道路交通环境评价道路交通环境评价是对道路交通环境的基本情况、交通组织状况和交通流态等方面进行评估。
主要包括道路数量、道路质量、道路宽度、交通组织形态、交通标志标线设置等内容。
通过评价道路交通环境的情况,可以了解道路交通安全的基础条件和存在的问题。
2. 交通参与者行为评价交通参与者行为评价是对驾驶员、行人、骑车人等交通参与者的行为规范和行为习惯进行评估。
主要包括交通参与者的守法意识、交通礼让意识、安全驾驶习惯等内容。
通过评价交通参与者的行为情况,可以了解其对交通安全的重视程度和存在的问题。
3. 交通设施评价交通设施评价是对交通标志、交通信号、路面照明等交通设施的设置和使用情况进行评估。
主要包括交通设施的合理性、可见性、识别性等内容。
通过评价交通设施的情况,可以了解其对交通安全的保障程度和存在的问题。
4. 交通事故情况评价交通事故情况评价是对道路交通事故的发生情况和趋势进行评估。
主要包括交通事故的数量、类型、伤亡情况等内容。
通过评价交通事故的情况,可以了解交通安全的现状和存在的问题。
三、道路交通安全评价的方法道路交通安全评价的方法主要包括定性分析和定量分析两种方法。
1. 定性分析方法定性分析方法主要是通过对道路交通环境、交通参与者行为和交通设施等方面的调查和观察,结合相关法律法规和标准,进行综合判断和评估。
交通事故预测与风险评估算法研究
![交通事故预测与风险评估算法研究](https://img.taocdn.com/s3/m/87f08239e97101f69e3143323968011ca300f7a2.png)
交通事故预测与风险评估算法研究随着城市人口的不断增长以及交通工具的不断普及,交通事故已经成为了一个全球性的问题。
交通事故造成的人员伤亡和经济损失都是巨大的,因此对于交通事故的预测和风险评估一直是交通安全领域中的一个研究热点。
交通事故预测,即通过历史数据和实时监测数据来预测未来可能发生的交通事故。
交通事故的发生是受到多种因素的影响的,比如道路状况、天气情况、车辆状态以及驾驶员的行为等等。
因此,交通事故预测的算法需要考虑多个因素并设计合适的模型。
目前,交通事故预测主要采用的是机器学习的方法。
机器学习是一种通过训练和学习数据来不断改进算法的方法,可以从数据中提取规律并将其应用到未来的情况中。
交通事故预测的机器学习算法主要包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。
决策树是一种树形结构,可以根据数据进行分支和分类,从而预测未来的情况。
它的优点在于易于理解和实现,并且可以处理复杂的数据。
但是决策树容易出现过拟合的问题,需要适当调整参数和限制决策树的深度。
神经网络是模仿人类大脑结构的一种算法,可以进行数据的模式识别和分类。
神经网络可以处理非线性的数据,并且可以对数据进行模拟和预测。
但是神经网络的训练时间较长,并且需要较大的计算资源。
支持向量机是一种用于分类和回归分析的算法,可以将数据转化为高维空间进行分析。
支持向量机具有较高的预测准确率和较好的泛化能力,适用于样本较少和数据维度较高的情况。
但是支持向量机的算法复杂度较高,需要较长的训练时间和较大的内存空间。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的算法,可以通过先验概率和后验概率推断出数据的分类。
朴素贝叶斯的算法简单,计算速度快,并且对于大规模数据具有较好的性能。
但是朴素贝叶斯算法对于特征的独立性假设可能会导致一定的误判。
除了交通事故预测算法之外,交通事故的风险评估也是交通安全领域中不可忽视的一个问题。
风险评估是指通过对道路、车辆和驾驶员等因素进行分析和评估,来确定交通事故的概率和风险等级。
4交通事故预测及预防详解
![4交通事故预测及预防详解](https://img.taocdn.com/s3/m/69e18c8948649b6648d7c1c708a1284ac85005ec.png)
•
为了安全快速行驶,汽车配备有前照灯、制动灯、
挡风玻璃,安全带及后视镜等。如果某一设施出现故障,
就有可能引发交通事故;汽车的使用性能相对于交通安
全也是至关重要的,动力性越好,制动性越可靠,同时
拥有良好的操作稳定性,发生事故的可能性就越小;随
着汽车使用时间的延长,各部件磨损程度加大,导致使
用性能下降,技术状况变坏,如果不及时检查和调整,
•
也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来
的一种时间序列分析预测法,它是通过计算指数平滑值,
配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其
原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期
指数平滑值的加权平均。
灰色预测
• 通过少量的、不完全的信息,建立灰色微 分预测模型,对事物发展规律作出模糊性 的长期描述(模糊预测领域中理论、方法 较为完善的预测学分支)。
道路的平面线形 • 平面线形包括直线、园弧线、缓和曲线三种。
道路的曲率半径
(1)最小曲线半径:最小曲率半径的确定要 考虑行驶在道路曲线部分上的汽车所受到的离 心力、重力与地面提供的横向摩擦力之间的平 衡,并考虑不至影响乘员的良好心情和感觉。
(2)超高:汽车曲线行驶受到的离心力和重 力的侧向分力,要依靠轮胎与地面之间的横向 摩擦力来保持平衡。为了使汽车安全地在曲线 部分行驶,除曲率半径非常大和有特殊理由等 情况外,都要根据道路的类别和所在地区的寒 冷积雪程度,以及设计车速、曲率半径、地形 状况等,在反曲线部分的外缘加高,以平衡汽 车受到的离心力的影响。
使用相协调,同时要使道路线形连续,并和平面、 纵断面两种线形以及横断面的组成相协调,更要从 施工、维修管理、经济、交通运用等角度来确定。 道路线形设计的基本原则是: (1)对汽车的行驶在力学上应安全、顺畅; (2)从地形等条件看,经济上要合理; (3)从驾驶员的视觉和驾驶员心理看,反应良好; (4)与环境或景观协调、和谐。
一种交通事故风险预测深度学习算法
![一种交通事故风险预测深度学习算法](https://img.taocdn.com/s3/m/90825c4b53ea551810a6f524ccbff121dd36c5b0.png)
一种交通事故风险预测深度学习算法交通事故是当前社会面临的一大挑战,鉴于此,交通事故风险预测成为了一个重要的研究领域。
随着人工智能技术的不断发展,深度学习算法作为一种强大的数据分析工具,成为了交通事故风险预测的热门方法之一。
本文将介绍一种基于深度学习的交通事故风险预测算法,并探讨其在交通安全领域的应用前景。
一、算法概述深度学习算法是一种模仿人脑神经网络结构设计的机器学习方法。
它通过多层次的神经元网络模型,对输入数据进行高度抽象和自适应学习,能够自动提取数据中的有效特征,并进行准确的分类和预测。
在交通事故风险预测中,深度学习算法能够通过输入大量的交通数据,并对事故风险进行准确的预测和评估。
二、数据收集和预处理交通事故风险预测所依赖的数据主要包括交通流量、车辆速度、道路状态等信息。
这些数据可以通过传感器、GPS定位设备等技术手段进行收集。
在收集到的数据中,可能会存在缺失值、异常值等问题,这就需要进行数据预处理。
常用的方法包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理等,以确保数据的可靠性和完整性。
三、深度学习模型构建在交通事故风险预测中,深度学习算法常用的模型包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
CNN能够有效地提取空间特征,适用于处理图像数据;RNN则能够捕捉时间序列特征,适用于处理时间序列数据。
针对交通事故风险预测问题,可以结合CNN和RNN的特点,构建一个综合的深度学习模型。
四、模型训练和优化模型训练是深度学习算法中至关重要的一步。
在交通事故风险预测中,我们可以将数据集划分为训练集和测试集,其中训练集用于模型参数的学习和优化,测试集用于评估模型的性能。
在训练过程中,我们可以使用梯度下降法等优化算法,通过调整模型的参数,使得模型在训练集上的预测结果与实际值之间的误差最小化。
五、模型评估和应用模型评估是衡量模型性能的关键指标。
在交通事故风险预测中,我们可以使用准确率、召回率、F1值等指标来评价模型的预测精度。
高速公路交通事故预测与分析
![高速公路交通事故预测与分析](https://img.taocdn.com/s3/m/45b95a8aa0c7aa00b52acfc789eb172dec63995a.png)
高速公路交通事故预测与分析第一章:引言随着社会经济的进步和人口的增长,高速公路交通事故频发,给人民群众的生命财产安全带来了严重威胁。
因此,预测和分析高速公路交通事故成为了一项重要的研究课题。
本文旨在探讨高速公路交通事故的预测和分析方法,为交通管理部门提供科学依据和决策参考。
第二章:高速公路交通事故背景与特点2.1 高速公路交通事故的发生背景2.2 高速公路交通事故的特点分析第三章:高速公路交通事故预测指标研究3.1 事故数量数据分析3.2 车辆流量数据分析3.3 天气因素对事故的影响研究第四章:高速公路交通事故预测模型建立4.1 时间序列模型4.1.1 自回归移动平均模型(ARMA)4.1.2 季节性自回归移动平均模型(SARMA)4.2 机器学习模型4.2.1 支持向量机(SVM)4.2.2 随机森林(Random Forest)4.2.3 深度神经网络(DNN)第五章:高速公路交通事故分析方法研究5.1 关联规则分析5.2 空间分析方法5.3 因果关系分析第六章:高速公路交通事故预测与分析案例研究6.1 某高速公路事故数量预测案例6.2 某地区高速公路事故分析案例第七章:高速公路交通事故预测与分析的应用与展望7.1 预测与分析在交通管理中的应用7.2 预测与分析的不足与改进方向7.3 未来发展趋势展望结论:高速公路交通事故的预测和分析是交通管理领域的重要课题,本文在对高速公路交通事故的背景和特点进行分析的基础上,探讨了高速公路交通事故预测指标、预测模型和分析方法,并结合实际案例对其进行了研究和应用。
通过本文的研究,可为交通管理部门提供决策参考和科学依据,提高交通管理水平,减少高速公路交通事故的发生。
然而,本文的研究存在一些不足,仍需要进一步完善和改进。
未来,随着科技的发展和数据的积累,高速公路交通事故的预测和分析将更加准确和精细化。
事故预测的名词解释
![事故预测的名词解释](https://img.taocdn.com/s3/m/3cbec1c3d5d8d15abe23482fb4daa58da0111cae.png)
事故预测的名词解释在现代社会中,事故预测是一个重要的概念。
它是通过利用数据和模型来预测事故的可能性和发生的方式。
事故预测的目的是提前识别潜在的危险或风险因素,以便采取相应的措施来预防或减轻事故的发生和影响。
事故预测的过程涉及收集和分析多种类型的数据。
包括历史事故数据、天气数据、交通流量数据等。
通过对这些数据进行统计分析和建模,可以揭示事故与各种因素之间的关联性和相互影响。
在这些模型中,能够准确预测事故的因素往往是关键因素,因为它们直接影响着事故的发生概率和严重程度。
事故预测的一个重要任务是识别出潜在的风险点和危险区域。
通过对历史事故数据和其他相关数据的分析,可以发现一些地点或区域发生事故的概率较高。
因此,针对这些地点或区域,可以采取一系列的预防措施,例如增加警示标志、改善交通基础设施等,以降低事故的发生率。
此外,事故预测还可以帮助制定交通规划和设计交通系统。
通过模拟不同交通场景下的交通流量和事故概率,可以评估不同交通政策、规划和设计方案的有效性和可行性。
这有助于决策者做出科学合理的决策,并减少交通事故的发生。
事故预测可以应用于各个领域,包括交通运输、工业生产、环境保护等。
在交通运输领域,事故预测的研究可以帮助交通管理部门优化交通管理和规划,提高道路安全性和交通效率。
在工业生产领域,事故预测可以帮助企业发现潜在的安全隐患和风险因素,采取相应的措施来预防事故的发生。
在环境保护领域,事故预测可以帮助监测和预防各类环境事故,减少对环境的损害。
然而,事故预测也面临一些挑战和限制。
首先,数据的获取和质量对事故预测的准确性有一定影响。
如果数据不完整或不准确,可能会导致模型预测结果的不准确性。
其次,事故本身具有一定的随机性和复杂性,使得预测事故变得更加困难。
同时,预测的准确性还受到各种因素的影响,例如人为因素、自然因素等。
因此,在事故预测中,不仅需要运用先进的统计分析方法和模型,还需要考虑到各种因素的综合影响。
城市交通安全检查和评估制度
![城市交通安全检查和评估制度](https://img.taocdn.com/s3/m/0f15bef7f021dd36a32d7375a417866fb84ac02b.png)
城市交通安全检查和评估制度概述城市交通安全是保障居民出行安全的重要方面。
为了确保城市交通的安全性,建立一套完善的交通安全检查和评估制度是必要的。
目标本制度的目标是提高城市交通的安全性,减少交通事故的发生,并保障居民的出行安全。
重点内容1. 建立交通安全检查机制:制定详细的交通安全检查流程和标准,包括对道路、交通设施、交通标志、交通信号等方面的检查。
2. 定期进行交通安全评估:通过定期的交通安全评估,发现并解决交通安全隐患,提升道路交通的安全性。
3. 加强交通安全宣传教育:通过开展交通安全宣传活动,提高居民的交通安全意识和素养,减少交通违法行为。
4. 建立交通事故统计和分析机制:对交通事故进行统计和分析,找出事故的原因和规律,为交通安全管理提供科学依据。
5. 加强执法力度:对交通违法行为进行严厉执法,提高违法成本,增强交通安全管理的有效性。
实施步骤1. 制定交通安全检查和评估制度的详细方案。
2. 建立交通安全检查和评估的组织机构,明确职责和权限。
3. 培训相关人员,提高其交通安全检查和评估的专业能力。
4. 开展交通安全宣传教育活动,提高居民的交通安全意识。
5. 建立交通事故统计和分析系统,定期进行交通事故的统计和分析。
6. 加强交通执法力度,严厉打击交通违法行为。
风险与挑战1. 需要投入大量人力物力进行交通安全检查和评估工作。
2. 需要解决相关部门之间的协调与合作问题。
3. 需要克服居民交通安全意识淡薄的问题,提高宣传教育的效果。
结论建立城市交通安全检查和评估制度是确保城市交通安全的基础工作。
通过制定详细的检查流程和标准,加强宣传教育,加强执法力度,可以提高交通安全水平,减少交通事故的发生,保障居民的出行安全。
小学交通安全教育制度范文(4篇)
![小学交通安全教育制度范文(4篇)](https://img.taocdn.com/s3/m/6440e1424531b90d6c85ec3a87c24028915f85ff.png)
小学交通安全教育制度范文第一章总则为了加强小学生的交通安全意识,培养良好的交通行为规范,保障小学生在校园和校外交通环境中的安全,特制定本小学交通安全教育制度。
第二章基本原则第一条遵守法律法规。
小学生应遵守国家和地方有关交通法规、规定,不得违反交通信号,不得横穿马路,不得违规骑车、滑板等。
第二条注重学校交通安全教育。
学校应将交通安全教育纳入课程教学内容,通过多种途径、多种形式进行交通安全宣传教育,提高学生的交通安全意识和自我保护能力。
第三条家校合作。
学校与家长应建立良好的互动机制,共同关注和培养学生的交通安全意识,及时交流和解决存在的问题。
第四条营造良好交通环境。
学校应积极与有关部门合作,共同改善学校周边的交通环境,确保学生的安全出行。
第三章教育目标第五条培养交通安全的自觉意识。
通过交通安全教育,使学生养成遵守交通规则、自觉避让车辆的良好习惯。
第六条培养正确的交通行为。
通过交通安全教育,使学生养成正确的出行方式,不乱穿马路、不违规骑车等。
第七条培养安全行车技能。
通过交通安全教育,使学生掌握基本的安全行车知识和技能,学会安全地驾驶自行车等。
第八条培养自我保护能力。
通过交通安全教育,使学生掌握紧急情况下的自我保护方法,提高自我保护意识和能力。
第四章组织实施第九条学校设置交通安全教育组织。
学校应设立交通安全教育组织,负责制定并组织实施交通安全教育计划。
第十条教师和家长的角色。
学校教师应在日常教学和校内校外活动中,加强对学生交通安全教育的重视和指导。
家长应积极参与学校开展的交通安全教育活动,与学校共同促进学生的安全成长。
第十一条教育方式和方法。
学校可以采用组织班会、开展主题教育、举办交通安全讲座、举行交通安全演习等多种方式,进行交通安全教育。
第十二条检查与评估。
学校应定期进行交通安全教育的检查与评估,及时发现问题并采取相应措施加以解决。
第五章家庭配合第十三条家长的责任。
家长应关心和监督孩子的交通安全,教育孩子遵守交通规则,确保孩子的安全出行。
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一、安全度评价指标
二、宏观评价
1.绝对数法
用事故次数、死亡人数、受伤人数及直接经济损失四项绝对指 标评价安全度,是目前我国用的最普遍的方法。它比较简单直观,但 由于不涉及影响交通事故发生的主要因素的差异,而不能揭示交通安 全的实质。
2.事故率法
作为交通安全度的宏观评价方法,常用的有三种事故率法:人 口事故率、车辆事故率和运行事故率,其中,人口事故率法和车辆事 故率法能够反映交通安全的不同侧面,运行事故率法较为科学,但目 前交通运营量难以及时掌握,一般采用估算值。
交通安全评价与事故预测
第一节
一、安全度评价指标 1.绝对指标
交通安全评价
交通安全度评价绝对指标有四项,即事故次数、死亡人数、受 伤人数、直接经济损失。
2. 相对指标
(1) 万车交通事故死亡率 这是一定时期内交通事故死亡人数与机动车保有量的比值,是 反映交通事故死亡人数的相对指标,侧重于评价机动车数量对交通 事故死亡人数的影响。
0 x 3 f D x 4 3 1
三、微观评价
② 绝对数—事故率法应用 依据黑龙江省哈尔滨市和大庆市2000年的事故统计数据、交通 量调查数据和道路里程的统计数据,按照式(8-3)计算亿车公里事故率。 不同类型道路事故率分布见表8-3,从表中可以看出,在城市道路中, 亿车公里事故率最高的是主干路和次干路,支路由于日平均交通量较 低,也具有较高的事故率。因此,改善城市交通安全应考虑加强对主 干路和次干路的管理,在主干路和次干路的道路设计和道路设施的设 置上,应加强安全保护和注重预防工作。
一、安全度评价指标
(2)评价指标体系的结构
一、安全度评价指标
(3) 交通安全度评价方法分类 目前国内外交通安全度评价方法,可以从两种不同的角度进行 分类。 一种是按评价的对象分类,可分为宏观评价与微观评价。 宏观评价主要是研究较大范围的问题,往往是以国家或省、市 为对象;微观评价法主要是研究局部的具体问题,如一条或一段道路、 一个交叉口等。 另一种是按评价的目的分类, 一类用于评价道路交通安全水平, 一类用于评价道路交通安全管理水平。 国内外现行的评价方法见图8-2。
三、微观评价
2. 路口评价
四、我国对安全评价的探讨
1. 动态事故强度法
(1) 动态事故强度法模型 由于在计算事故强度时,采用的是实际参与到交通系统中的人 员、车辆和道路里程,而不是直接采用全部人口这一静态指标,所以 称为动态事故强度法。 本方法的事故强度按下式计算: F Pow 3 104 EP EV M / k
二、宏观评价
二、宏观评价
3.模型法
现行模型法有两类,一类是统计分析模型,利用多元回归法建
模,
二、宏观评价
另一类是经验法建模。前者国外用得多,后者国内用得多。
二、宏观评价
4. 事故强度法
二、宏观评价
二、宏观评价
二、宏观评价
5. 四项指标相对数法
(1) 四项指标相对数法模型 四项指标相对数法是把不同类型道路交通事故的四项指标的绝 对数占总数的百分比作为一个相对指标,利用此相对指标可深入地认 识各种道路类型交通事故的对比情况,判断各种道路类型交通事故发 生的比例,计算公式为:
2
x
λ
1
λ
2
λ
3
x
(a) 交通安全状况优灰类
(b) 交通安全状况良灰类
f C(x)
1
f D(x)
1
λ
2
λ
3
λ
4
x
λ
3
λ
4
x
(c) 交通安全状况中灰类
(d) 交通安全状况差灰类
图8-16 交通安全评价灰类的白化权函数
四、我国对安全评价的探讨
1 2 x f A x 2 1 0
Ai 100% Ai
式中, ——指标的相对数; Ai ——不同道路类型的交通事故各项指标的绝对数; Ai ——各种道路类型的交通事故各项指标总数。 应用四项指标相对数法可以从总体上对各种类型道路的交通事 故情况进行分析,确定不同类型道路的交通事故分布比例。
二、宏观评价
(2) 四项指标相对数法应用 应用四项指标相对数法,分别对全国1997年至1998年、黑龙江 省1999年和2000年、广州市1997年至1998年、哈尔滨市1999年至2000 年、大庆市1999和2000年不同类型公路和城市道路的事故情况进行统 计分析,确定了各种道路类型的事故次数和死亡人数分布比例范围 (见表8-2)。全国及部分省市各种道路类型四项指标相对数见图83~图8-7。
上述三种常规事故率的评价方法只能从某个侧面分析道路交通 安全水平,而不能做出全面的评价。为了全面、综合地比较世界主要 国家及中国历年的交通安全状况,按照本文重新定义的动态事故强度 法对各个国家及中国1994-1998年间的道路交通安全状况进行了重新 评价。其中,国内外事故强度对比采用的是1998年各国的数据。由 于缺乏各个国家的公路事故数据,故公路事故系数值均取用0.72。
三、微观评价
图8-9是哈尔滨市和大庆市事故绝对数—事故率分析图,从图中 可以看出,城市道路中最危险的道路类型为主干路。
三、微观评价
(2) 交通事故率法 ① 交通事故率法简介 路段交通事故率指标,以每亿车公里交通事故次数表示。即:
AH N 108 QL
AH 式中, ——事故率(次/亿车公里); Q ——路段年交通量;(年平均日交通量); L ——路段长度(Km); N ——路段内发生的交通事故次数。 交通事故率表征了某一路段发生交通事故的危险程度。它与交 通参与者遵章行驶的状态有关,与交通流量紧密相连,故而是值得推 荐的较为科学的路段安全评价指标。
一、安全度评价指标
(5) 综合事故率 综合事故率是万车死亡率和万人死亡率的几何平均值(或亿车 公里死亡率的几何平均值),它同时考虑了两个参数对交通安全的影 响。 (6) 交通事故预测指标 交通事故预测指标一般是对交通事故死亡人数或事故次数进行 的预测。最著名的是英国斯密德(R.J.Smeed)模型。此外,还有特里 波罗斯模式、奥尔加模式和北海道模式等,这些回归方程考虑的影响 因素各不相同,往往对同一地区具有较高准确性。
四、我国对安全评价的探讨
(2) 动态事故强度法模型应用 对我国近年道路交通安全度及部分国家的道路交通安全度进行 了比较,比较结果见表8-5、表8-6及图8-11、图8-12。
四、我国对安全评价的探讨
四、我国对安全评价的探讨
图8-11是中国1994年到1998年的人口事故率、车辆事故率及运 行事故率变化图,从图中可以看出,人口事故率几年来变化不大,略 有起伏,而车辆事故率和运行事故率逐年降低。 图8-12是部分国家事故率对比图,从图中可以看出,在被比较 的九个国家中,中国的三种事故率特征明显:人口事故率最低,车辆 事故率和运行事故率明显高于其它各个国家。
一、安全度评价指标
3.交通安全综合评价指标体系
(1)道路交通安全评价指标体系的功能 ①认识功能 即该指标体系应能使管理部门认识辖区内交通事故的总体规模 和危害程度,引起重视。 ②激励功能 即管理部门可以根据指标判断辖区内交通事故的发展趋势,本 辖区与相关区域之间管理水平上的差距,激励管理部门寻求改善管 理水平的途径。
1 2
3
4
100
累积频率(%)
8560 4015 0 Nhomakorabeaλ λ λ 3 λ 评价指标
1
2
4
1
图8-15 评价指标的累积百分频率曲线
四、我国对安全评价的探讨
(3) 灰类的白化权函数 交通安全评价4个灰类相应的白化权函数见式(8-15)~式 (8-18) 及图8-16。
fA(x) fB (x)
1 1
λ
1
λ
0 x 2 2 f C x 3 x 4 4 3 0
x 1
1 x 2
x 2
x 2
0 x 1 1 f B x 2 x 3 3 2 0
三、微观评价
② 交通事故率法应用 公路亿车公里事故率的计算方法与城市道路相同,全国不同类 型公路事故率1998年的分布情况见表8-4,图8-10为公路事故绝对 数—事故率分析图,从表和图中可以看出: a. 一级公路和二级公路的亿车公里事故率最高,一级公路总体 水平略高于二级公路。 b. 一级公路和二级公路处于Ⅲ级危险区,应加强事故预防措施。
三、微观评价
1. 路段评价
(1) 绝对数—事故率法 ① 绝对数—事故率法简介
是将绝对数法和事故率法结合起来评价交通安全度的方法。 事故率是指道路单位长度内,一定时期内发生的事故频率。 以事故绝对数为横坐标,以每公里事故率为纵坐标,按事故绝对数和 事故率的一定值,将绝对数—事故率分析图划出不同的危险级别区,Ⅰ区、 Ⅱ区、Ⅲ区分别代表不同的危险级别,Ⅰ区为最危险区,亦即是道路交通事 故数和事故率均为最高的事故多发道路类型,据此,可以直观地判断不同路 段的安全度。如图8-8所示。
一、安全度评价指标
(2) 万人交通事故死亡率 这是一定时期内交通事故死亡人数与人口数量的比值,也是反 映交通事故死亡人数的相对指标,侧重于评价人口数量对交通事故死 亡人数的影响。 (3) 交通事故致死率 这是一定时期内交通事故死亡人数与交通事故伤亡总人数的比 值,它可以综合反映车辆性能、安全防护设施、道路状况、救护水平 等因素的影响,是衡量交通管理现代化及交通工具先进性的一个重要 指标。 (4) 亿车公里事故指标 亿车公里事故指标包括亿车公里事故率、亿车公里受伤率、亿 车公里死亡率,侧重于评价交通量对交通事故的影响。
四、我国对安全评价的探讨
图8-13、8-14分别是中国1994-1998年和部分国家事故强度对比图。从 图中可见,中国的事故强度1997和1998年与前几年相比有所降低,但与发达 国家相比,中国的事故强度值远远高于其它国家。交通安全水平由高到低依 次为加拿大、日本、英国、美国、意大利、法国、德国和中国。由此可见, 采用动态事故强度法能均衡各项指标,客观地评价各区域的交通安全状况。