第九章 交通事故预测
交通事故预测与分析技术研究
交通事故预测与分析技术研究随着城市交通日益拥堵和车辆数量的不断增加,道路交通事故频繁发生,已经成为制约城市发展的顽症。
对于城市交通管理部门来说,如何提升交通安全水平,减少交通事故的发生,是一项刻不容缓的任务。
而建立交通事故预测与分析技术系统,则是实现这一目标的重要手段。
一、交通事故预测技术交通事故是由于车辆、行人、道路、天气等方方面面因素的相互作用导致的,预测成为了首要任务。
交通事故预测技术是指通过各种手段和方法,对交通事故在时间和空间上进行预测。
利用历史交通事故数据,以及各种经济、社会因素,通过建立数学模型、统计模型等方法进行交通事故预测,可以分析特定条件下发生交通事故的时间、频率和可能性。
当前,在交通事故预测技术方面,机器学习是一种广泛应用的技术手段,可以处理大量数据。
机器学习技术可以采用以下几种方法:1. 基于时间序列的统计预测模型,例如ARIMA(自回归移动平均模型)。
2. 基于分布式数据挖掘模型,例如神经网络、支持向量机、决策树等模型。
3. 基于传统的统计预测模型,例如回归分析、离散选择模型等方法。
通过这些方法,可以为交通管理部门提供科学的交通事故预测模型,为城市交通管理提供科学依据,以改善交通安全问题。
二、交通事故分析技术在交通事故发生后,快速有效的事故分析是保障交通安全的重要手段。
交通事故分析技术是为了求出交通事故发生的原因和基本特征,进而为提高交通安全水平提供指导的过程。
随着人工智能技术的发展,交通事故分析技术也在不断完善。
在交通事故分析技术方面,主要有以下几种方法:1. 可视化分析,通过GIS技术进行空间分布分析和数据可视化。
2. 统计分析,例如时间序列分析、敏感性分析、多元回归分析等。
3. 专家系统,利用规则引擎识别事故难题,从而产生解决方案。
4. 数据挖掘,通过数据探索、分类识别、组合挖掘、关联规则发掘等技术手段挖掘事故原因。
通过这些方法,可以更加全面深入的研究交通事故,深入了解交通事故的发生原因和基本特征,为改善交通安全问题提供依据。
第九章(交通版)
第三节:道路交通安全经济分析
涉及成本分析、事故费用两个方面,达到分析事故对社会带来 的直接、间接损失的目的,起到量化损失、查找原因,制定针对 性措施的作用。
第九章 道路交通安全评价与事故预测
第四节 道路交通事故预测的内容
第四节 道路交通事故预测的内容 一、目的和意义
1.事故预测目的:对未来有可能发生的事故作出估计,分析未 来事故的危险程度和发展趋势,及早采取措施进行防治。 2.预测的作用:3条 3.预测的意义:决策的前提。
二、预测程序
分三个阶段,即设计、建模、评价。程序结构分7个步骤。如图 9-7所示。
第九章 道路交通安全评价与事故预测
道路交通事故预测模型与方法 第五节 道路交通事故预测模型与方法
一、国内外现状
1. 国外现状: 经历了从单因素到多因素、只考虑统计到统计与工程结合、从 简单到复杂的逐步深入过程。应用最广泛的是泊松分布模型和 NB(负二项)分布。比较成熟的是美国联邦公路局IHSDM(交互式 公路安全设计事故预测模型),可用于双车道乡村公路的事故预 测。多车道模型的研究正在进行中。 2. 国内情况: 因交通数据及相关研究积累不足,研究局限在单因素影响规律 方面。2003年起交通部公路科学研究院为主,以《西部地区公路 交通安全评价》课题开始了我国交通事故预测模型的系统研究工 作。目前事故预测方面成果还很不完善,许多工作有待开展,水 平需要提高。
第九章 道路交通安全评价与事故预测
道路交通事故预测模型与方法 第五节 道路交通事故预测模型与方法
三.我国研究结果
1. 单因素与安全相关的研究成果 平曲线与安全关系: AR =189194R −1.0143 裴玉龙等对沈大高速用1994.1~1995.6数据,作出的平曲线半径 与平均亿车事故率的统计模型: 张映雪等根据几条主干道的亿车交通事故率作出的弯道数与事 故率的统计模型: P = 0.49S 2 − 3.35S + 8.30 纵曲线与安全关系:时进等人考虑缓和冲击、行驶时间和停车 视距三项因素提出了的凸、凹竖曲线最小半径的推荐数值。 2. 综合事故预测模型研究 借鉴美国IHSDM,结合我国情况,交通部公路科学研究院进行 了《西部地区交通安全评价》项目研究,取得了双车道公路事故 预测模型和高速公路事故预测模型的成果。
道路交通安全评价与事故预测
道路类型
代码
高速公路
直接引用高速公路代号(国家未设定代号前由各省暂行 设定)
国道
第二位数字为0,第三至五位直接引用国道代号
省道
直接引用省道代号,不足四位的前加0补齐
县(乡)道
代码由各地、市自行设定
城市主干道
代码由各城市自行设定
城市次干线及其他 道路
代码由各城市自行设定
其他道路
代码由各地、市自行设定
注:道路的编号在某一段互相重叠时,如不是同一级道路(指国道、省道、
(一)道路交通安全宏观评价
目的在于研究道路交通安全水平与社会
经济发展、机动车保有量、人口及其构成等相
关因素的关系,对被评价对象的交通安全状况
做出客观的判断,并在此基础上制定宏观的技
术和政策方面的道路交通安全改善对策。
(二)道路交通安全微观评价
目的在于研究人员、车辆、道路、交通
及环境方面与交通事故的关系,从不同角度分
授人以鱼不如授人以渔
(三)交通事故信息采集表的填写方法
1.辖区代码 辖区代码为发生地的行政区划,前6位按国家标准
《中华人民共和国行政区划代码》(GB2260-1995) 填到县级行政区划,后6位由各地自行编码。 2.事故编号
事故编号为一个9位数的序号,前4位为事故发生的年 份,后5位为县级公安机关交通管理部门将辖区内所发 生的事故录入计算机的顺序号。 3.事故时间
析影响道路交通安全、引起交通事故发生的各
种具体因素,并为改善道路交通安全状况而有
针对地制定相应的技术和政策措施。
授人以鱼不如授人以渔
交通事故数据的采集与管理
一、交通事故数据的采集
(一)交通事故数据的分类
交通事故数据是指在事故统计分析过程中所取得 和使用的交通事故基本资料。交通事故数据分为两类: 交通事故原始数据又称交通事故信息,它是交通事故 的第一手资料,是每起交通事故的如实记录,它既记 录了每起交通事故的具体情况,又反映了与该起事故 有关的交通诸元素(包括事故当事人、事故车辆、出 事地段的道路与环境条件,以及发生事故的时间和天 气情况等)的状况及相互关系。 汇总数据即对一定的时间、空间范围内发生的众多交 通事故情况进行汇总、归纳和整理后,以一定形式表 现出来的交通事故总体情况,是一种较低层次的事故 统计资料。
机动车交通事故预测与分析研究
机动车交通事故预测与分析研究随着城市化进程的推进,机动车逐渐成为人们出行的主要工具。
然而,机动车交通事故的发生频率和严重程度也随之增加。
事实上,除了自然灾害外,机动车交通事故已成为全球主要的伤亡原因之一。
虽然各国政府采取了很多安全措施来降低交通事故风险,但是机动车交通事故仍然频繁发生。
因此,研究机动车交通事故预测和分析方法愈加重要。
一、机动车交通事故预测方法目前,人们常用的机动车交通事故预测方法包括统计分析、计算模型和机器学习等多种方法。
1. 统计分析法统计分析法是机动车交通事故预测中最简单且应用最广泛的方法。
其基本思想是,在分析历史数据的基础上,建立统计模型,从而预测未来发生事故的可能性。
具体来说,统计分析法通过分析历史事故数据的频率、时间、地点、车型等多种因素,找出影响事故发生的因素,建立数学模型,计算得出未来发生事故的概率。
2. 计算模型法计算模型是利用计算机技术将大量数据进行处理,运用计算模型对未来可能发生的事故进行预测。
例如,研究人员可以利用仿真模型,通过改变不同的因素来分析事故发生的概率。
此外,近年来,人们将神经网络、灰色系统、支持向量机等人工智能技术引入机动车交通事故预测当中,进一步提高了预测准确度。
3. 机器学习法机器学习法是利用计算机技术通过学习事故数据的规律,建立预测模型。
与传统的统计分析和计算模型不同,机器学习不需要人为设定预测模型的形式和参数,而是根据事故数据的特征自动学习模型。
机器学习模型的训练过程类似于人类学习过程,需要大量的数据和时间来完成,但是这种方法的预测精度相对更高。
二、机动车交通事故分析方法机动车交通事故分析旨在分析造成事故的原因和规律,并为改善道路治理和交通安全提供科学依据。
常用的机动车交通事故分析方法包括“五道路”模型、人因模型和事件树模型等。
1. “五道路”模型“五道路”模型是指道路、车辆、驾驶员、环境和管理等五个方面。
通过对这五个因素的统计分析和研究,可以找出导致事故发生的主要原因。
道路交通事故分析与预测
道路交通事故分析与预测道路交通事故是人们经常会遇到的一种危险情况,无论是驾车出行还是步行,都难以完全避免。
据中国交通运输部发布的数据显示,截至2019年底,全国道路交通事故总数为406,545起,其中导致死亡的交通事故共计61,808起。
这些数据表明,道路交通事故已成为一个严重的社会问题,需要引起广泛关注和有效管理。
那么,如何避免和预测道路交通事故的发生呢?一、道路交通事故的分析首先,我们需要对道路交通事故引起的原因进行分析。
1.违法驾驶和疲劳驾驶违法驾驶是导致道路交通事故的主要原因之一,包括闯红灯、超速行驶、酒驾等违法行为。
此外,长时间驾车、缺乏睡眠也会导致疲劳驾驶,进而增加发生事故的风险。
2.车辆故障和不良天气车辆故障和不良天气是另一个导致道路交通事故的重要原因。
例如,刹车失灵、轮胎爆胎、视线模糊等车辆故障,以及暴风雨、雾霾等不良天气条件会降低驾驶员的能见度和控制能力。
3.交通流量和道路设施交通流量和道路设施也是导致道路交通事故的重要因素。
交通拥堵、道路施工、路口设计不合理等情况都会对驾驶员造成困扰,增加事故的发生概率。
通过对这些原因的分析,我们可以采取有针对性的措施来避免交通事故的发生。
二、道路交通事故的预测在控制和避免道路交通事故方面,预测是至关重要的一环。
预测可以通过历史数据和周边环境信息等多方面数据进行,并使用现代技术进行实时监测和分析。
以下是几种常用的预测方法。
1.基于历史数据的预测基于历史数据的预测方法是一种常用的方式。
通过对历史数据中的交通信息、道路容量、交通流量、天气数据等多个因素进行分析,可以建立预测模型,预测出未来一段时间内可能发生交通事故的地区和时间。
2.基于机器学习的预测随着人工智能和大数据技术的发展,基于机器学习的预测方法也逐渐受到大家的关注。
通过给算法提供大量的历史数据,并训练模型,可以更准确地预测事故发生的概率和位置。
此外,基于机器学习的方法还可以将其他因素,如交通流量、天气等考虑在内,使预测结果更加全面准确。
道路交通安全—交通事故预测与安全评价、措施
交通事故预防的具体措施
3.加强交通管理与控制
(4)改善路况,清除障碍物,保证视距畅通,对 瓶颈蜂腰地段要设法拓宽。 (5)设置诱导性标志或各种视线诱导物,使道 路去向明显,以便使驾驶人能预知前方路况, 采取正确而适当的措施。 (6)加强日常交通管理,严格控制施工占路堆 物,严格禁止在人行道上摆摊设点。
交通事故预防的具体措施
3.加强交通管理与控制
(1)道路标志﹑标线要认真管理,按规定设置, 并固定人员经常维修、保洁、养护,保持标 志、符号、文字、图案的清晰并能正确地 发挥作用。 (2)视道路与交通情况安装信号灯、电子警 察或其他控制、管理设施。 (3)将某些因路窄未能通车的街道组织单向 交通,可减少交叉口上的冲突,减少车与车、 车与人的冲突碰撞与事故发生的潜在危险。
知识点3:
交通事故预测与安全评价、措施
交通事故预防对策
我们会从下面7个方面制定相关对策。
1.有计划地组织对交通事故的分析研究 2.健全与完善交通法规、章程和条例 3.加强道路等基础设施的建设 4.加强交通安全教育宣传
5.严格取缔违法 6.科学地组织与管理公路与城市交通 7.加强事故伤害的急救工作交通事故预防的具体措施交通事故预防的具体措施
2.强化交通安全设施
(1)为了防止驾驶人过失,路面滑溜造成翻车﹑碰撞、车辆滑落、应于适当路段设置各种柔性或刚性护栏 与安全带,以期缓冲与保护车辆及乘客。 (2)分隔措施:设置中央分隔带,区分上行、下行、快慢车、车辆与行人等。分隔带可做成一定宽度的带 状构造物,若道路宽度不足时宜用栅栏分隔。 (3)设交通岛、导流岛、安全岛、分车岛,做好渠化工作,以控制车辆行驶,防止冲撞和旁擦,并保护行人。 (4)设人行横道,在车流与人流均多的路口,为确保交通安全,需要从时间上将两者予以分开,这就必须设置 人行横道或设过街天桥、地道
交通事故预测及预防
在道路线形设计时,应该合理安排曲线的半径和转角,通过弯道超
高、弯道加宽的办法防止出现横向翻车或滑移的现象
• 同时有足够的视距能够在发现障碍物时及时地采取措施;因为汇集在交 叉路口的机动车、行人以及自行车行驶方向各不相同,所以交 叉口处存 在着大量干扰与冲突,在设计时应尽量避 免四路以上的交叉路口,同时
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。
第五页,编辑于星期五:一点 二十分。
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)。 灰色理论认为系统的行为现象尽管是朦胧的, 数据是复杂的,但它毕竟是有序的,是有整 体功能的。灰数的生成,就是从杂乱中寻找 出规律。同时,灰色理论建立的是生成数据 模型,不是原始数据模型,因此,灰色预测 的数据是通过生成数据的gm(1,1)模型所得 到的预测值的逆处理结果。
第二页,编辑于星期五:一点 二十分。
2)德尔菲法
• 德尔菲法,又名专家意见法,是依据系统的程序,采用匿名发表 意见的方式,即团队成员之间不得互相讨论,不发生横向联系,只 能与调查人员发生关系,以反覆的填写问卷,以集结问卷填写人的 共识及搜集各方意见,可用来构造团队沟通流程,应对复杂任务难 题的管理技术。通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法,经过 反复征询、归纳、修改,最后汇总成专家基本一致的看法,作为预 测的结果。这种方法具有广泛的代表性,较为可靠。
第四页,编辑于星期五:一点 二十分。
2)指数平滑法 • 指数平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出,布朗
交通事故预测模型的构建与应用
交通事故预测模型的构建与应用在现代社会,交通事故已成为一个严重的公共安全问题,给人们的生命和财产带来了巨大的损失。
为了减少交通事故的发生,提高道路交通的安全性,构建有效的交通事故预测模型具有重要的意义。
交通事故预测模型可以帮助交通管理部门更好地了解交通事故的发生规律,提前采取预防措施,从而降低事故的发生率和损失程度。
一、交通事故预测模型的构建基础交通事故的发生受到多种因素的影响,包括道路条件、交通流量、车辆类型、驾驶员行为、天气状况等。
因此,在构建交通事故预测模型时,需要充分考虑这些因素,并收集相关的数据。
首先,道路条件是一个重要的影响因素。
道路的宽度、坡度、弯道半径、路面状况等都会影响车辆的行驶安全。
例如,狭窄的道路容易导致车辆之间的碰撞,而路面不平则可能增加车辆失控的风险。
其次,交通流量也是一个关键因素。
交通流量大意味着车辆之间的相互干扰增加,驾驶员需要更加频繁地做出决策,从而增加了事故发生的可能性。
车辆类型也会对事故发生概率产生影响。
不同类型的车辆在性能、制动能力等方面存在差异,例如大型货车的制动距离较长,容易在紧急情况下发生事故。
驾驶员行为是导致交通事故的最主要因素之一。
驾驶员的疲劳驾驶、超速行驶、违规超车等不良行为都会大大增加事故的风险。
天气状况也不可忽视,如雨、雪、雾等恶劣天气会降低道路的能见度和摩擦力,增加事故的发生概率。
为了构建准确的交通事故预测模型,需要收集大量的历史数据,包括交通事故的记录、道路状况的监测数据、交通流量的统计数据、天气数据以及驾驶员行为的相关数据等。
这些数据的质量和完整性对于模型的准确性至关重要。
二、常见的交通事故预测模型类型目前,常见的交通事故预测模型主要有以下几种类型:1、基于统计分析的模型这类模型通常利用历史交通事故数据进行统计分析,建立事故发生频率与各种影响因素之间的关系。
常见的方法包括线性回归、逻辑回归等。
线性回归模型假设事故发生频率与影响因素之间存在线性关系,通过最小二乘法估计模型参数。
道路交通安全评价与事故预测
(三)交通事故信息采集表的填写方法
1.辖区代码 辖区代码为发生地的行政区划,前6位按国家标准
《中华人民共和国行政区划代码》(GB2260-1995) 填到县级行政区划,后6位由各地自行编码。 2.事故编号
事故编号为一个9位数的序号,前4位为事故发生的年 份,后5位为县级公安机关交通管理部门将辖区内所发 生的事故录入计算机的顺序号。 3.事故时间
授人以鱼不如授人以渔
35.人员类型
人员按在业、不在业和入境人员三大类进行划分,其中在业人员划 分为科学研究、工程技术、经济业务、文化教育、文艺体育、其他 专业技术人员、国家机关、党群组织、企事业、行政办事、公安干 警、邮电业务、其他办事人员、商业、服务业、农林牧渔业、农工、 生产、运输、其他工人、个体、军人和武警;不在业人员根据交通 管理的特点并参照有关标准划分为流动人口、大(专)学生、中 (专)学生、小学生、学前儿童、待业人员、离退休、家务、其他 不在业人员;入境人员具体包括港澳台胞、华侨、外国人。
道路交通安全评价与事故预测
授人以鱼不如授人以渔
交通安全评价与事故预测
第一节 交通安全评价 道路交通安全可以通过: 客观的安全程度和主观的安全感受进行评价。 安全程度则可以通过各种量化方式,用以客
观反映发生交通事故的情况,它是改进道路交 通安全、评价交通安全管理水平的重要指标。
授人以鱼不如授人以渔
路号栏在计算机录入时不超过5个字符,并且只能是英文字母及数 字。其中,第1位数字表示道路类型(其代码如表所示),第2至5 位数字表示某条道路。
道路代码
道路类型代码表
道路类型 高速公路 国道 省道 县道 乡村道 城市快速路 城市主干道 城市次干道 城市支路 其他道路
4交通事故预测及预防详解
(2)时间序列法。定量预测 1)移动平均数法 移动平均法是对数据处理的常用方法,在统计学中 应用很广。和加全平均,几何平均,调和平均, 平方平均方法不同的是,这种方法不对每个数值 一起处理,而是移动的做平均,然后对得出每个 平均数进行下一步处理。 如何移动呢?比如1,2,3,4,5,6这四个数, 做5项移动平均处理就是首先算出1,2,3,4,5 的平均数3,再整体右移,算出2,3,4,5,6的 平均数4。同样如果是做四项移动平均,首先算1, 2,3,4,然后算2,3,4,5,最后算3,4,5, 6依次类推。
2)指数平滑法 • 指数平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出,布朗 (Robert G..Brown)认为时间序列的态势具有稳定性或规 则性,所以时间序列可被合理地顺势推延;他认为最近的 过去态势,在某种程度上会持续到最近的未来,所以将较 大的权数放在最近的资料。 • 简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全 部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据,并 在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平 滑法则兼容了全期平均和移动平均所长,不舍弃过去的数 据,但是仅给予逐渐减弱的影响程度,即随着数据的远离, 赋予逐渐收敛为零的权数。
•Hale Waihona Puke 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)。 灰色理论认为系统的行为现象尽管是朦胧 的,数据是复杂的,但它毕竟是有序的, 是有整体功能的。灰数的生成,就是从杂 乱中寻找出规律。同时,灰色理论建立的 是生成数据模型,不是原始数据模型,因 此,灰色预测的数据是通过生成数据的 gm(1,1)模型所得到的预测值的逆处理结果。
交通事故预测名词解释
交通事故预测名词解释《交通事故预测名词解释》交通事故预测,听起来好像是一种很神秘的东西呢。
其实啊,它就是对可能发生交通事故的一种预估。
就好比我们看天气预报,知道明天可能会下雨,然后提前做好准备一样。
交通事故预测就是想在交通事故还没发生的时候,给大家提个醒,让大家能小心点。
先来说说“事故多发地段”这个名词。
这就像是游戏里的那些危险区域,一进去就容易被怪围攻。
在现实生活中,某些路段就特别容易发生交通事故。
比如说,那种有急转弯的山路,司机开车到那儿的时候,视线可能会被山体挡住,要是速度还很快,就很容易和对面来车撞上。
还有路口,尤其是没有交通信号灯或者交通标识不清楚的路口,各种车辆和行人来来往往,大家的行进方向不一样,就像一群乱了套的蚂蚁,很容易就搅和在一起出事故。
再讲讲“危险驾驶行为预测”。
这有点像看一个人做事毛毛躁躁的时候,就知道他可能要捅娄子。
危险驾驶行为可多了,像酒驾,喝了酒之后,人的脑子就像被浆糊给糊住了,反应变得特别慢。
正常情况下,看到前面有车突然刹车,能马上踩住自己的刹车,可喝了酒的司机呢,可能等反应过来的时候,车都已经撞上去了。
还有超速,车开得飞快,就像脱缰的野马,一旦遇到什么突发情况,根本就刹不住车。
开车的时候玩手机也很危险,注意力都在手机屏幕上,就顾不上看路了,这就好像闭着眼睛走路,不摔倒才怪呢。
“交通流量预测”也很重要。
这就好比是预测一个集市什么时候人最多。
在交通里,如果能知道某个路段什么时候车流量大,就能提前做好交通疏导的准备。
比如说早高峰和晚高峰的时候,城市里的主干道就像被塞得满满的管道,车一辆挨着一辆,动弹不得。
如果能提前预测到这种情况,就可以安排更多的交警在现场指挥交通,或者提前规划好其他的分流路线,这样就能减少交通事故的发生。
还有“天气因素对交通事故的影响预测”。
天气就像一个调皮的孩子,有时候给我们带来方便,有时候又给我们捣乱。
下雨天的时候,路面湿滑,车就像穿上了溜冰鞋,刹车距离会变长。
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。
交通事故预测与预警研究
交通事故预测与预警研究交通事故是我们社会中一个非常令人担忧的问题。
根据统计数据,每年全球范围内有数以万计的人死于交通事故,而更多人则因此受伤。
因此,预测和预警交通事故的发生,为我们制定合适的措施以减少交通事故的发生至关重要。
一、交通事故预测的意义交通事故的发生不仅会造成人员伤亡和财产损失,还对社会造成巨大的不良影响。
因此,能够预测交通事故的发生将使我们能够采取相应的措施,例如增加道路监控设备、加强执法力度或调整道路交通布局等,从而降低事故的发生率,减少人员伤亡和财产损失。
二、交通事故预测的方法目前,交通事故的预测主要依赖于数据分析和机器学习算法等技术手段。
通过对历史交通事故数据的统计和分析,我们可以找出与事故发生相关的因素和规律。
例如,交通事故的发生可能与道路条件、天气状况、交通拥堵、驾驶员行为等多种因素有关。
我们可以利用这些因素来建立预测模型,从而预测未来可能发生的交通事故。
另外,近年来,随着物联网和人工智能等技术的发展,交通事故预测与预警也得到了更为精确和高效的方法。
例如,我们可以利用传感器和互联网等技术手段获取实时的交通数据,并结合大数据分析和机器学习算法来预测交通事故的发生。
同时,通过将交通数据与其他相关数据(如天气、道路状况、车辆状况等)进行整合分析,我们还可以更加准确地预测交通事故的发生概率和可能的影响范围。
三、交通事故预警的意义交通事故预警是在交通事故发生前能够提前向相关部门或驾驶员发出警示信息,从而避免或减轻交通事故的发生和影响。
交通事故预警的意义在于增加驾驶员的安全意识,提醒驾驶员在高风险时段或地点提高警惕。
此外,通过交通事故预警,我们还可以及时调配交警力量,加强交通巡逻和管控,以减少交通事故的发生。
四、交通事故预警的技术手段交通事故预警主要依靠智能交通系统和信息化技术来实现。
智能交通系统可以通过交通监控摄像头、传感器等设备获取实时的交通数据,并利用云计算等技术进行信息分析和处理。
第9章 交通安全评价与事故预测
《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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《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。
道路交通事故预测的理论与方法
道路交通事故预测的理论与方法摘要:道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容,本文首先介绍了事故预测的定义、要素、程序然后分析了现有交通事故预测方法,并对这些方法进行了比较评述,以便于我们正确的选用预测方法对交通事故进行预测。
关键词:道路交通事故;预测;原理和方法0.引言道路交通事故作为道路交通的三大公害之一,它不仅直接威胁着道路使用者的人身安全,带来巨大的经济损失,还严重地影响着道路交通系统的正常运行。
交通事故是随机事件,表面上它没有规律可循,其实,交通事故偶然性的表象,是始终受其内部的规律所支配的,这种规律已被大量的交通事故的研究结果所证实,它是客观存在的【1】。
因此利用交通事故的客观发展规律,对交通事故的发展进行预测以便减少和防止交通事故的发生改善城市交通安全状况是至关重要的。
1.交通事故预测的涵义及目的道路交通事故预测就是对交通事故未来的形势进行估计和推测。
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,所做出的对交通事故未来状态的描述过程[2]。
具体可以定义为:以某个地区或某条道路为研究对象,通过查阅资料、调查等手段获得与道路交通事故相关的信息(历年事故指标、人口、GDP、车辆保有量、公路通车里程、道路设施、道路线形、天气等信息),根据这些信息,应用数学方法,如:模糊数学、统计学、灰色理论等,通过定性与定量相结合的方法来预测未来道路交通事故发生状况。
进行道路交通事故预测就是为了掌握未来交通事故的状况,根据交通事故预测情况有针对的采取相应的对策和决策,避免日后工作中的缺陷和不足,从而最终达到减少交通事故的目的【3】。
2.交通事故预测的类型及作用2.1交通事故预测的类型按照预测目标,道路交通事故预测可以分为事故率预测和事故数预测,事故率预测是用来揭示未来年事故发展趋势,事故数预测是用来揭示未来年事故发展程度按预测范围可分为宏观预测和微观预测两类。
交通事故宏观预测是指对时间较长(一年以上)或空间区域较大的交通事故进行总体性和趋势性的预测,如地区交通事故变化趋势预测等。
第九章 交通事故预测
1、交通事故预测的含义
对未来可能发生的事故作出估计和推测,它是 通过对交通事故的过去和现在状态的系统探讨, 并考虑其他相关因素的变化,分析未来事故的 危险程度和发展趋势,而作出对交通事故未来 状态描述的过程,以便能及早采取措施进行防 治。
2、交通事故预测的目的
掌握交通事故的未来状况,以便及时采取相应 的对策。 避免工作中的盲目性和被动性,有效的控制各 影响因素,达到减少交通事故的目的。 对现有道路或者改建、新建道路设计方案可能 导致的交通事故次数及严重程度和事故类型预 测,有助于工程人员道路设计。
(4)概率原则
概率原则就是在给出预测值的同时还要给出预测区间与预 测对象发生在该区间的置信度(概率)。由于受到各种随 机因素干扰,这使得预测工作具有一定难度。如果在这种 情况下,仅仅给出预测值,没有对预测区间和预测置信度 进行分析,决策者难对预测结果形成正确的判断,造成决 策困难。 概率原则常用于定量预测中,特别是对于具有不确定性预 测结果的情况较适用。
第九章 交通事故预测
引言
交通事故是随机事件,它不仅受到道路交通系统 中各要素状态的制约,还受到社会、自然的各种 偶然因素的影响。 事故偶然性的表象是受内部规律支配的,越来越 多的研究也表明,这种内在规律是客观存在的。 这种规律性,揭示了交通事故相关要素之间的必 然联系,使交通事故预测成为可能。
第三阶段:进行预测并对预测结果进行评价。
(6)利用模型进行预测
根据预测期间资料,对事故预测
(7)预测结果评价
由预测模型得到的预测结果并不一定与交通发展的实 际结果相符。这与所建模型对实际情况的拟合程度、 模型误差等多种因素有关。
第9章 交通安全1208
直接经济损失 3.63亿 13.34亿 19.30亿 26.69亿 33.23亿 23.9亿 19.8亿 15亿 12亿 10.1亿 9.1亿 9.3亿
2.道路交通事故多年呈连续增长势头
900000 800000 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000
(2010) • 全国机动车保有量为20706万辆,比上年增长10.98%
• 36个大城市汽车保有量共计3120.5万辆,占全国汽车保有量的 34.34%。其中,有8个城市的汽车保有量超过100万辆。北京 汽车保有量超过450万辆,明显高于其他城市,2010年增加 83.9万辆,增长22.92%。
• 全国载客汽车保有量为6119.5万辆,占汽车总量的67.35%,比 上年增长26.41%。
第9章 交通安全1208
2021年7月30日星期五
1 概述 2 事故调查与处理 3 交通事故统计分析与管理 4 交通事故预测及预防 5 交通安全评价
9.1 概述
交通安全是国民经济发展和社会安定的 重要方面,也是道路交通管理的两项基 本任务(安全和畅通)之一,通常用交 通事故次数、受伤人数、死亡人第数九章、交财通安全
• ②不是瞬间的结果,而是对交通系统在某一时期、 某一阶段过程或状态的描述。
【doc】我国交通事故预测
我国交通事故预测,—c,一哥交通管理?蔓'中国交通工程)1992年第1期刘小明?任福田J__●~_'—'一我国交通事故预测交通事故预测是交通管理决策和交通工程项目鼓益评价中的一个关键性闸题,磺潸正确与否直接关系刭我国杰通管理政策的制定和交通建设的投脊分配,关幕到社会的安定和人民生帝财产的安全.八十年代-我国杰通事故有了明显的增加,近两年增长的趋势得到了遏幸j-但每年交通事故死亡人数仍在五万人左右.运已成为影响社会安定的一个重要因素.据分析,随着我国经济形努的好转,人'车,路的不断增加.我国交通事故还特有增长的趋势.为使国杰通安全工作的顺平j进行.必麓寻求及时,准确预测我国交通事故的方法.对交通事故的预测,近十年毗来.我国杰通工程人员儆了芊少探索性的工作,提出了十多种定性,定量的,孤测方法.全国各地建立了太,小范圈的交通事故预测模型几十十.适些模型为我国主管机构的科学凌策起到了一定的袒极作用.匣在应用中也存在着预测秸度差.尤其中,长期预测可靠性差的问题.为撂讨我国变适事故的预测方法,丰文对我国吏通事故埘'撷剥工作作一回顾.从日前的预测模型看,太致有下凡类:回归分析预测法交通事故是一】5直机事件.作为预测者.事先无法在肇事之前.捕测阿叶,何地发生向种交通事故.皿交通肇事与窳多的田素有关.客观上它们存在着一定的关系. 例如交通事故与该地区人口,车辆,道路条件的关东, 与地区经济水平,消赞水平的羌杀.由于影响吏通事故发生的因素窳多.因而通常的做法是选择一个或几个影响因素与交通事故进行四归分析.建立预测模型,找出交通事故这种随机事件的统计规律.迫就是回扫分析预测法.从目前我国交通事故弧测模型看,建立最多的就是回归模型.这些模型中,有一元和多元的回归模型?有线性和非线性的回归模型.强制者都试鲴用各种不同的模型来探求我国交通事故的规律.这些模型中较为典型的是北京市交通工程研兜所的模型.为研究北京市交通事故规律和成因,开始他们选用了一元回归模型,后感到影响交道事故的因素很多, 建立一元回归模型往往描建不了实际情况.继又选用多元回归舟析的方法.用北京市1制9——1986年这38年曲历史数据,用肚时^口X,常庄^口,机动18,'亡7f.3I曼蛰冀交~':立—々i:::,车辆x,,白行车辆X.,道路长度x-,道路面积xl,灯控路口,变通标志,变通标巍,繁忙而失控的部位x交警人数X|共ll十指标与交通事故建立了110个回归模型,计算分析后连用的死亡人数磺潸模型为ty=一35T7o79-I-93.30281/#='(z-I-824.921~X=十326.777暖'十800.I5d船一1149,O5一224?902~X=--45.0d99盖^十152.8o书却x"一2盯?l9l由x1I连一模型中正影响因素有t临时人口,机动车辆,自行车辆,道路长度,繁忙而失控的部位.与北京市交适的麦际情况较田台.谈模型为北京市交通管理决策提供了依据.天津城市缘台研究所建立的天津市交通事故死亡人数模型也属于这类磺制?其式为=e85?lO一杀?人?(L自?机).'音戎中;D一死亡人数}L——道盛长发ls——道路面积lL^——行人人公里lL.——自行车车公里}L^——机动车车公里'a——设施爱管理综台杀数.谚模壁考虑了人,车路及交适运营管理情况,是一变形的斯密锥模型.'建立回归模型具有下特点;1.能建立交通事故的一元戎多元,线性或垂线性回归预测模型,通过对模型中参敦的估计和挂验-能分析影响交通事故因素的关系强弱,从而确定哪些是主要影响因素.哪些是次要影响因素.2.根据影响因素的未来发展,磺利交通事故,并建立某一精度水平下的_侦测置信区间.其缺点主要有①建立回归分析模型需要大量的,完整的数据.@有些回归模型教学概念上根清晰,但逻辑关杀上却很难解释影响因素与交通事故的关杀.曾有一变通事故死亡^敦回归模型如下tY~327.6+0.0273X】一0.00~OSXl相差系数R=0.982式中x——自行车数I交通管理?<中国交通工程)1992年第1期x2——机动车数.很显然,常规情况下,谈蠖型在机动车数~死亡人数的逻辑关系是解释不通的.3.曰归模型的_鳆测精度不仅取块于模型车身,同时还取决于是否能可靠地确定髟响因素的未束值,只有影响因素曲估计精度较高,根洲模型才有意义.4.建立的回归模型的形式因^而异,而且当交通安垒系托辈抽变化后,模型将失去可靠强测的功能. 因而,回归舟拆.擅测法的应用是有条件的.作为预潸者,在建立模型,选取影响因素时t一定要考虑空通安垒系统的稳定性,这样建立的模型才具备外廷性}在蕞取预测数据时,如果选取的影响因素的束来渔难以确定,刚将对预测精度产生较大影响.二时间序列预测法由于过击的变通事故是在一定的社空耳境,一定的人,车,路条件下形成的,它潜在着一定历史条件下交通事故发展的恩趋势.因而可以应用变通事件的叶问序列建立预测模型.时问序列模型很多,有移动平均法,指数平滑法,白回归模型,自适应滤波法,时阀序列分解法等.这些模型以吉林工韭大学的时系列分解顿测法较为典型.为探求长毒市的交通事故发展规律,他们将安通事故舟成四个局部模式:长期趋势摸武T,梧环模式c,季节变动碘式I,随机变动模式R.预测模型如下:S=个??f?丑他们用长春市近10年的麦通事故嵛抖,们个数据标定了模型,其趋势模武蹋一元线性回归得到.其中;T(1)=I8.7+O.4',二(64.8,91,8,127.6,116.8)中国科学技术大学建立的某省交通事故死亡^数指数平滑法预测模型也属于时间序列敢剥类型,其表达式为:+'=+L式中tT为llj问序列长度}L为预_到长度l,h为平滑系数.舟斩时『嗣序列预测法.不难发现有以下特点:1?时问序列法建立变通事故预洲谈型,不需要控章影响交通事故因素的垅计黄料,仅用交通事故所史筑计资料车身时阿序列印可建立预测模型.2-不需要考虑对安通事圾曲影略四素有哪些,从而避免了不同的鼍;响因素选取或其精度『氐对馥驯所带来的不影响.其缺点主要有t①时何序列法建模须以准确,及时,系垅曲坑计资料为依据,考虑长期趋势,季节变动苷因素,要求变通安垒系鸵稳定,影响交通事故的因素变化稳定,否剧将会产生较大的偏差.@由于时问序列预谢法在性质上是非统计的t因而不能建立预测匡闸.三灰色系统预测法灰色系统理论是邓聚龙先生1982年创建的.近十年柬,该理论己广泛应用于经济,农业,军事,生态,气象菩诸领歧的预测,预报中.这一理论试图用亲解决黑白系统之间的灰色系统问起.由于该理论采用了累加生成的方j圭,可对短序科建立模型并认为运用谈理论建立的预测模型具有动态延续性.武汉城建学院,公安韦jj交通管理抖学研究所等单位对用这种方法预测交通事故作了掉索性研究,用谈理论建立的我国麦通事故死亡人数预测模型为t0+】)=1242853e~'.'."一1200264模型后验差比值cml3,小误差概串P=1?0模型评价为:优标定模型的数据为1981~1988年,对霰国变通事故的侦耐结果列于表lt.预测年份1989199019942009死亡人数预测渔67119691136781488323蜜际死亡人数6044140271很显热这一模型对我国变通事故的预耐有较大的偏差.目前对灰色系统顼耐的评价尚无统一的看法,有肯定的,也有否定的.肯定者认为.该方法是我国学者具有国际镇先水平的创建l否定者剥认为该理论并不描述灰色性质的春缆.而只对具有指数变化性质曲普通时阃序列有效,直用范围十分狭窄.笔者在应用中离到,灰色系轭_掼剥方法其有局限性.谤理论对短序列建模时,得到的l页制模型随原始.寄料的不同有明显变化, 而且模型长期预测精度差.笔者用1985年~1990年, 1986年~1990年的我国杰遵事故死亡^教建立GM (1,1)模型t如下l用1986年~1990年数据建立的模型一为:j''(+1)=2279897-/~...'.一一2238991用1986年~1990"年数据建立的模型二为:bm(k十1)=一1724001★e一."一+1766238模型检验,精度舟析到于下袁:l9?交通管理?'中国交通工程,l992年第1期表2模型幢验舟析表模型一模型二后驻兰比盥c一0.71后验差比盥c=0.23小误差概率p=0'50小误差概率p=1.00模型评;勉强模型评什;忧模型一,模型二预测1991年~1995年和2000年我国宝通事故死亡人数见表3;表3事故预剥表从以上舟折可以看出,两模型的精度和该测有显着差异,这不能习:说GMC1,1)模型具有习:完善的一面.研究采明,建立GM模型时.韧始时j司序列应其有非商性,单调性的特点.四组合预测法对几种_侦测模型通过某种方法进行组合.即为组合预测.组合预测者认为.两个l颤测值的简单平均披优于其中任何一个,几个预测溘的加权组合将要优.组合预洲在国外已有20多年曲所史,近f1年对谖问题的研究较为热烈.近几年?我国预测工作者也采用了这一方法探讨杰通事故的鞭潮.长春市变通事故组合预剥模型为=y-+20=1847+0.040086玛+0.0016273Xt一0'0021959XI=5.2+0.01497X】式中:Y——总预援l事故教IY_——与自行车,行人有关的交通事故预测数IYh——除与奇行车,行人有关的交通事敌以外的其它事故预测数}x,——机动车保有量(辆)|——自行车保有量(辆)}x|——全市人口(人).从上进组台模型看.实际上仍是一种回归模型,可以说是组合模型的雏形吧.但模型的逻辑性尚着具体舟析.组合预测方法是一种可探讨的具有应用前景的方法.如果组合模型中包含了各影响因素,并赋予适当的投重,则必然会提商预测的精度.但选种方法一方面依赖干各模型曲精度,同时又依精于模型中变量毗厦组合时投重的璃定.因而,从模型的实质来看,它是模型自身完善的一种方法.一旦交通安全系统结构变化时. 模型的精度喜明星下降.通过对我国交通事故的预测方法的分析,不难发现目前我国宝通事故的预援l工作存在毗下缺陷; 1.交通事故的预涸中较多地注意了预援l模型的构造和先进计算手段曲应用.而对变通事故本身的特性, 产生事故的机理研究不够.2.预测中多采用数学模型化方法进行合,这往往掩盖了交通事故发生的因果性.如出现逻辑性意义不将的模型等.3.预测中对我国交通管理体制,政兼{}I定等研究不够.近几年.交通事故越来越引起行政首脑的重视,各地玻府多毗减少吏通事故作为为民办实事的指标之一.预测中忽视这一政策因素.剥岿然导致疆测的失败.d.忽视了人的安全着求心理的研究.在美国,B奉等国家挪有过吏通事故的磺峰.引起人民的不满而导致新的杰通安垒政策的实施.使事故大幅度下降的先例.而以上这些缺陷已不是j}l测模型自身完善所能解决的?也不是提供夏长,曼翔实曲事故数据就能从根丰上解决交通预测准确性的问题,而应从交通事故预爰I 的指导思想上下功夫,另劈它选.笔者认为,夸后我国交通事故的预爰I应避行以下工作1?加强交通事故预测中政策因子的研究变通事故是一定社喜历史条件下的产曲.这一社会历史条件可舟为自然因素和政策因素.自然因素,如人,车,路?在一般情况下?逭些自壮因素往往遵循一定(下转第{8页)交通工程讲座?t中国交通工程)1992年第1期高干道的运营救事并减少尾碰事故和其他意井的影喃,对其实行下述的控制:(1)对高速干道丰身的控制.包括变更车速曲控制1封闭车道的控制和对某车道改变洗向的控制. (2)驶出匝道的拉恻.一般以控制驶出匝道的息车辆教或关闭出rl进行控{}{.(3)驶入匣道的控幸j,一般用栅栏关闭匝道入口和定时信号来调节服制八IJ的交道量}用匝道与干道曲车辆感应麦j【控制等方法束调节主干道的车流,以控1II主干道上的均句流量与梳速.减少匝道与主干道在麦审i过程中的冲突和事故.2,监视系统用于监曩I事故的发生,便采取应急措施,如:事故发生后.提供l蜃急撮务车辆发生故障后提供管理服务{出现偶然事件后,对有影响曲范田内为驾驶最提供信息等.监视的方盘有t(1)专用电子系统I(2)专用电视摄像机|(3)航空监视I(4)紧急电话糸辕'(5)带有专用双向无线电报话机的巡逻车尊.3,驾驶员信息系统(也秫情报幕托)为尽快地准确地将道路,交通,环境辞信息通过听和视电传道培鸳驶^显,常用的方式有;(i)可变情报板系统:于路过自动或手动显示车速车道的开阔,变通流密度,及气柬和环境情况尊. (2)车内显示系坑;在车内专的萤光屏上显示有关交道的情况,目前尚在试验之中.(3)无线电系统;该杀坑用于电台将有关麦通信崽传送到车内接收机.4,传转杀坑是宜道信息杖集与传靖的通道,采用曲方盘有(1)直达电规{(2)利用商生电话线{(3)无线电与光纤.5,中心控制和显示杀统t是集中信忠,处理信息和控制交通曲中心,用电干计算机进行舟析,赴理所桂曩I 到的变通信息,中心控f}}室设地图扳以显示控1II地区曲交通情况.(I-接第20页)曲规律特点雨变化'雨政策因素jII不然,它常常表现为对未来影响的不确定性.同时对空通事故有昔决定性和强制性的髟喃.通常,一些经济政策,社套事件挪会对变通产生较大曲影响,变通发展和变通管理政策曲麦化更是如此.如对自行车交通来说,如果对职工骑自行车}Ij行剞造良好的交通设施,井在经济上予以优惠, 到台行车变通量必排增加,而公共变通量到相对减少, 对麦通事故产生髟响.另外,从决策机关决策来谴,变通事故的增加一旦日I起行政首脑的重视.则将套不惜代债,投入足够的力量,使事故增长的趋势立捌得到控制.2.加强人的安全心理需隶曲研究人的安喜由理需求的研究对室通政策的研究有较大的影响.人的生存需要最为重要,其次就是安垒需要.当人的安全嚣要受到威胁时,,就喜产生一种势不可挡的洪流,使政策发生麦化.如美国1934年交通事故死亡人数为36OD0人,累计汽车伤亡人数超过一百万.J.cFurr~题为猝亡的一苗文章极大激起公盘对交通事故的关建.这导袭了新的变通安空政策的实燕?以厦人们更多地了解造成事故的原因和防止的措施.日丰1970年麦通事故死亡16765人,连日I起了日幸公民的强烈不满.也使交通安奎政策有了显着的变化和公民对.吏通安全的重视.因此.加强国人民安全需求的研究,可使预测更为客观,可靠.3?加强麦通事故攫测中判断预测的研究麦通事故顼曩I既是一门技术,同时也是一门艺术.48_预测者既要有一套科学曲方法来预测未来?更需要其具有敏锐的洞察力和明智的判断.只有枵丰能的直觉, 明智的判与科学的预测方法相结合,才能使麦道事故预_剜夏为可靠.笔者认为,多角度盘通事故预测法能克服我国变通事故预测中的块胳.多角度东坑.顸涮是从人的角度,技术角度,蛆畚I角度分别同时进行舟折_掼澜,并对备角度独立攫曩I的结果加以综合,提出最终的_掼涮模型.由于该方法综合考虑了政府政策人曲心理需求,技术馥剥模型的选择,它不同于几个数学模型的蛆合,而是从差别很大曲三个学科同时平行地对麦通事故进行舟析,无先后依档之舟.这使预测更系转化,考虑问题更全面.另外誊角度的预测结果能相互约束,相互扑充,必将提高预溯的准确度和可信度.综上所进,回顾我国麦通事故瓢测.分析各种方法,横型的优劣.笔者认为多角度麦道事故j5叵测方法是我国空通丰故顸澜的发展趋势.参考文献1.道路交通蕾理,岱击部公安交通蕾理局.lg85年~】991卑.2.壹通工程,北京麦通工程学会,1986年~1991年.3.湖宙空通工程.湖南省壹通工程学会,1988年~ig91 年.4.变通工程,四川耆变通工程学会,珀口O年.5.ITE,i987~1990.。
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应用类推原则首要的条件是事物之间的发展变化具有类 似性,否则就不能类推。 当由局部去类推整体时,应注意局部的特征是否能够代 表、反映整体特征,是否具有代表性。因为在任何整体 中都可能存在与整体相异的局部,或某些特征与整体特 征差别较大的局部。用这些不具代表性的局部类推整体, 就会出现较大误差,甚至得到完全相反的结论。 事物之间的相似性并不是完全意义上的“等同 事物之间的相似性并不是完全意义上的“ 等同” ”,利用 类推原则时既要看到与预测对象相同的部分,也要看到 预测对象独特的一面。
(2)搜集预测资料
准确而适时的调查研究资料和统计资料是预测的基础, 应根据预测目标的具体要求,搜集预测所需要的各种 资料,这些资料包括: 预测对象(交通事故)本身发展的历史资料; 影响预测对象发展变化各种因素的历史资料; 形成以上这些资料的背景; 各种影响因素在未来期间内可能表现的状况;
第九章 交通事故预测
引言
交通事故是随机事件,它不仅受到道路交通系统 中各要素状态的制约,还受到社会、自然的各种 偶然因素的影响。 事故偶然性的表象是受内部规律支配的,越来越 多的研究也表明,这种内在规律是客观存在的。 这种规律性,揭示了交通事故相关要素之间的必 然联系,使交通事故预测成为可能。
(3)选择预测技术
预测技术和方法的选择往往受到收集到的资料和数据 的左右。要根据预测目标的要求和所掌握的资料,按 照经济、方便、高效的原则合理选择预测技术和预测 方法。
第二阶段:建立预测模型 (4) 建立预测模型
模型参数估计 模型诊断
(5)模型评价
模型是根据历史资料得出的,反映的是交通事故发展 的历史规律。 应对得到的预测模型分析、研究、评价其是否能够应 用于预测。 如果认为交通事故发展不符合模型预测结果,则应舍 弃模型,重新建立预测模型。只有确认模型能应用于 预测,才能利用它进行预测。
第二节、交通事故预测程序
1、事故预测程序
交通事故预测一般分为三个阶段:
第一阶段:预测设计
确定预测目标 收集相关资料 资料整理 选择预测模型
(1)确定预测目标
预测是为决策服务的,要根据决策所提出的要求去确 定预测目标,并确定预测的具体内容、预测的期限、 搜集哪些资料和预测结果应满足哪些标准与精度。 只有明确预测目的,才能确定预测工作应该投入的费 用和时间,明确预测结果应该详尽到何种程度及其表 现方式。
(5)系统性原则
交通系统作为社会的一个子系统,其发展变化必然受到整 个社会系统的发展变化的影响。 交通事故预测不仅要考虑到其自身发展变化,还要考虑到 社会其他子系统的发展变化的影响。这就是系统性原则。 系统性原则要求预测者要系统的考虑其他子系统的发展变 化对交通系统的影响,并多角度预测交通问题;充分考虑 未来交通或其影响因素可能出现的新变化,根据实际情况 的变化及时对预测结果进行调整。
6、预测的意义
预测是科学决策的重要前提。 做好交通事故预测工作,对提高交通安全管理工作水 平具有重要的意义。
6、交通安全预测原则(补充内容)
(1)、连续性原则
连续性原则是指任何一种交通因素的发展都带有一定的延 续性,没有一种交通因素的发展与其过去的行为没有联系。 过去的行为不仅影响到现在,还会影响到未来。这就是连 续性原则。 交通事故也是多种因素造成的,只要影响因素没有发生大 的变化,这种连续性就会持续存在。
是指预测模型随着时间的推移,根据最新的信息,需 要反复修改。特别是交通事故正处于不稳定的时期, 更需要反复推测。 一般而言,事故初次预测要严格按照全部预测程序进 行,以后的各次预测,只是对初步预测进行修改或补 充。
(3)预测的组合性
交通事故预测的组合特点是指建立多个预测模型,或 者使用多种预测技术组合,建立一个组合模型进行预 测。 使用组合预测技术其目的是保证预测方法尽可能灵活, 避免片面性;使预测模型能适应时间序列变化。
AR AR0 D
AR D
AR0 , —事故率 —平曲线曲率 —参数 Nhomakorabea
该结论表明,改变曲线半径可以提高安全.
Hauer结论:事故率与曲率大体成线性关系, Hauer结论:事故率与曲率大体成线性关系, 与半径成倒数关系
2)多元线性回归预测模型:
3)非线性回归预测模型:
4、交通事故预测的分类
按预测范围:
宏观预测 微观预测
按预测结果:
定性预测 定量预测
5、预测的作用
1)预测交通事故的发展趋势,为制定预防交通对策和 交通安全宣传教育提供依据; 2)预测交通事故的变化特点,为制定针对性预防措施 和交通法规提供依据; 3)预测交通事故近期状态特征,为制定合理的交通安 全管理目标提供依据; 4)预测控制条件下的交通事故状态,对交通安全措施 的可行性和实施效果进行合理评价。
现有的交通事故预测技术和方法很多都运用了连续性原则。 预测模型之所以能用于预测,就是认为模型所反映的这种 依赖关系和内在联系具有延续性。
(2)相关性原则
相关性原则是说任何交通事故因素的发展变化都不是 孤立的,都与其它一个或多个交通因素的发展变化相 互联系、相互影响的,这种发展变化过程中的相互联 系就是相关性。 相关性有多种表现形式,其中最主要的是因果关系 特点:原因在前,结果在后,并且原因和结果之间常 常具有近似函数关系的密切联系。这就为建立预测模 型进行定量预测提供了一个有效的理论依据。
(4)概率原则
概率原则就是在给出预测值的同时还要给出预测区间与预 测对象发生在该区间的置信度(概率)。由于受到各种随 机因素干扰,这使得预测工作具有一定难度。如果在这种 情况下,仅仅给出预测值,没有对预测区间和预测置信度 进行分析,决策者难对预测结果形成正确的判断,造成决 策困难。 概率原则常用于定量预测中,特别是对于具有不确定性预 测结果的情况较适用。
第三阶段:进行预测并对预测结果进行评价。
(6)利用模型进行预测
根据预测期间资料,对事故预测
(7)预测结果评价
由预测模型得到的预测结果并不一定与交通发展的实 际结果相符。这与所建模型对实际情况的拟合程度、 模型误差等多种因素有关。
模型评价常用方法:
(1)根据经验检查、判断预测结果的合理性和真实性, 并对预测结果加以修正; (2)采用多种方法进行预测,经过比较或综合,确定 出最佳预测结果; (3)通过对政策、重大事件及突变因素对交通事故产 生影响分析,对预测结果进行合理修正;
例:美国双车道、四车道公路事故预测模型 1999年Council 1999年 Council 和Stewart Stewart建立模型: 建立模型:
事故次数 / Km 长度 exp( 0 ) ADT 1 exp( 2路肩宽度) exp( 3路面宽度)
1 3 0 2
(3)类推性原则
许多事物相互之间在发展变化上常有类似之处。 可以根据某一事物发展变化体现出的规律来预测相似 事物的未来发展变化情况,把先发展事物的表现过程 类推到后发展事物上去,并对后发展事物的前景做出 预测。类推原则在缺乏研究对象历史数据时常采用。 类推方法:局部推测整体、整体推测局部、相似事物 之间内推
3、 交通事故预测的特点
交通事故预测的特点主要有:
(1)预测的自负效应
交通事故预测属于警告性预测,它能引起社会、团体 及某些人的自适应相应,及时采取相应对策,从而对 预测结果施加影响。 根据交通事故的自负效应的特点,可用事故预测来唤 醒人们的交通安全意识,取得预防事故的效果。
(2)预测的反复性
2
-0.123 -0.2877 -0.4541 -0.2949 -0.2339 -0.3419
3
-0.1506
-0.4167
结论: 双车道公路
北卡罗莱纳州数据表明,加宽1米路宽,可减少15% 的事故 加利福尼亚州则可减少41%的事故
多车道公路研究较少。
Smeed模型 (1949)(非线性回归预测模型)
D 0.0003(V P 2 )1/ 3
式中,D:目标年(以30天计)交通事故死亡人数; V:目标年机动车保有量; P:目标年人口数 推论1 推论2
1 3
十万人口事故死 亡率与机动化水 平成正比,万车 死亡率与机动化 水平成反比
D V 0.0003 ( ) P P
D V 0.0003 ( ) V P
(8)预测结果跟踪
对得到的实际数据进行跟踪,必要时对预测结果修正。 对预测模型进行修正,完善预测模型,便于模型推广 使用; 分析预测误差产生的原因,为其他预测积累经验。
第三节 事故预测技术和模型
1、交通事故预测技术
分为两种:定性预测技术和定量预测技术 定性预测技术
数据资料掌握不多,或需要短时间内做出预测的情 况下,运用专家的经验和判断能力,用逻辑思维方 法,把有关资料予以加工。对交通事故的发展趋势 和特点作出定性的描述。
定性预测技术:
专家会议法 德尔菲法(专家调查法)
(1)专家会议法
汇总参会专家的意见和观点。 例如,根据世界各国道路交通事故发展的历史,推 断我国将来交通事故仍然很严峻,并保持居高不下 的局面。 缺点:易受个别权威人士的意见影响。