道路交通事故多发点鉴别方法对比分析及改进研究

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关键词 事故多发点;鉴别方法;模糊聚类;程序设计
-I-
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
Abstract
It’s believed that road traffic accident is one of public hazard incidents in the world. About two thousand people died or injured everyday just in China. However, it’s very dangerous to people’s lives and works, it’s an urgent and important research work for studying accident characteristics and methods in order to reduce the quantity and grade of accidents, decrease economic losses and improve traffic conditions.
所 在 单 位:交通科学与工程学院
Hale Waihona Puke Baidu
答 辩 日 期:2007 年 7 月
授 予 学 位 单 位:哈尔滨工业大学
Classified Index: U491 U.D.C: 580
Dissertation for the Master's Degree in Engineering
RESEARCH ON THE COMPARISON AND IMPROVEMENT OF ROAD TRAFFIC BLACK-SPOTS IDENTIFICATION METHODS
Candidate: Supervisor: Academic Degree Applied for: Specialty:
Affiliation: Date of Oral Examination: Degree-Conferring-Institution:
Wu Lina Prof. Pei Yulong Master of Engineering Transportation Information Engineering and Control System School of Transportation Science & Engineering July, 2007 Harbin Institute of Technology
论文取得的研究成果有:按照事故多发点鉴别方法所选鉴别技术指标不同, 将事故多发点鉴别方法分为事故数法、事故率法和综合法,并总结了其适用条 件和优缺点;应用韦布尔分布拟合当量事故数,修正事故率进而改进了质量控 制法;对道路交通安全模糊评价法进行改进,用以潜在事故多发点的鉴别;提 出鉴别事故多发点的模糊聚类法;开发了道路交通事故多发点鉴别系统。
论文综合分析国内外典型道路交通事故多发点鉴别方法,对比研究鉴别方 法所选技术指标、适用条件、优缺点等,并将事故多发点鉴别方法进行了分类。 考虑事故的严重程度,将事故数转化为当量事故数,分析当量事故数的统计学 分布,对质量控制法进行了改进。从事故预测的角度出发,选取鉴别技术指标, 采用模糊统计的方法确定隶属函数,采用德尔菲法确定各项指标的权重系数, 进而对模糊评价法进行改进;基于数据挖掘原理,提出鉴别事故多发点的模糊 聚类法。对典型事故多发点鉴别方法进行了计算机程序设计。最后,采用改进 的质量控制法、改进的模糊评价法和基于模糊聚类分析法等进行事故多发点鉴 别实例分析。
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
摘要
道路交通事故被列为世界公害之一,仅我国每天有近两千人死伤,给人们 的生产、生活造成极大威胁。因此,根据道路交通事故的特点,研究降低道路 交通事故发生数量及严重程度、减少由此带来的经济损失的方法和手段,进而 提高道路交通安全水平,是一项十分紧迫而重要的研究工作。道路交通事故多 发点所占道路长度较少,却集中较大比例的交通事故,研究道路交通事故多发 点的特点,有利于揭示事故发生的原因及特点,从而获得事故发生的规律性。 正确鉴别事故多发点并对其采取有针对性的改善措施,实现以最小的投入获得 最大限度减少道路的事故数量和严重程度的目标。
工学硕士学位论文
道路交通事故多发点鉴别方法 对比分析及改进研究
吴丽娜
哈尔滨工业大学
2007 年 7 月
国内图书分类号:U491 国际图书分类号:580
工学硕士学位论文
道路交通事故多发点鉴别方法 对比分析及改进研究
硕 士 研 究 生:吴丽娜

师:裴玉龙 教授
申 请 学 位:工学硕士
学 科 、 专 业:交通信息工程及控制
Traffic accident black-spots are the hazard locations where there are much more accidents happened. The proportion of road in black-spots is lower, but the quantity of accident is much higher. Studying black-spots characteristics is beneficial for finding out the reasons and characteristics, and then achieving the rules of accidents. Identifying black-spots locations and adopting pertinence measures accurately are able to decrease accident quantity or grade with lesser investment, achieving a multiplier effect, so it’s becoming the focus of the road traffic safety field.
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