基于速度预测的高速公路交通安全事前评估方法研究

发布时间：2017-04-17 04:23

  本文关键词：基于速度预测的高速公路交通安全事前评估方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：高速公路是交通运输系统的重要组成部分,随着通车里程的快速增长,交通安全问题越来越突出。高速公路交通安全评估是保障高速公路运营安全的基础,对于减少交通事故和提高运输效率具有重要意义。本文在对高速公路交通事故分布特性和不同交通流状态安全性进行分析的基础上,提出了一种基于速度预测的高速公路交通安全事前评估方法,同时相较于传统评估方法缩短评估周期,以期在交通事故发生前实现对短时内高速公路交通安全水平的事前评估,对行车风险动态预警,提前采取防范措施。首先,考虑到神经网络模型与模糊推理系统的优缺点,论文提出将自适应网络模糊推理系统(ANFIS)应用于高速公路行车速度短时预测,同时考虑到传统速度预测方法只将前若干个时段的速度值作为单一预测因素的局限,论文结合对速度影响因素的显著性分析,将交通量、能见度和降雨强度作为附加预测因素,并选取合适的模型参数,构建了基于ANFIS的高速公路行车速度短时预测模型。其次,论文考虑了车速的离散性、连续性、协调性以及天气条件,建立了基于速度预测的高速公路交通安全评估指标体系,应用层次分析法计算了评估指标的权重,并改进了关联函数的计算方法,将改进后的物元分析法应用于高速公路交通安全评估。最后,以京港澳高速湖北段为例,论文应用基于ANFIS的高速公路行车速度短时预测模型计算出评估指标值,并采用改进的物元分析法对咸安至咸宁段进行交通安全事前评估,验证了本文基于速度预测的高速公路交通安全事前评估方法的可行性和合理性。
【关键词】：高速公路 速度预测 交通安全评估 ANFIS 物元分析法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U492.8
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 绪论10-18
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 国外研究现状11-13
• 1.2.2 国内研究现状13-15
• 1.2.3 研究现状综述15
• 1.3 研究内容与技术路线15-18
• 2 高速公路交通安全特性分析18-30
• 2.1 高速公路交通事故特性分析18-22
• 2.1.1 事故时间分布18-20
• 2.1.2 事故天气分布20-21
• 2.1.3 事故车型分布21
• 2.1.4 事故原因分布21-22
• 2.2 高速公路交通流状态安全性分析22-29
• 2.2.1 自由行驶状态22-25
• 2.2.2 跟驰行驶状态25-26
• 2.2.3 换道行驶状态26-29
• 2.3 本章小结29-30
• 3 高速公路行车速度短时预测方法研究30-44
• 3.1 行车速度短时预测方法概述30-31
• 3.2 自适应网络模糊推理系统原理31-38
• 3.2.1 基本结构31-33
• 3.2.2 隶属度函数33-35
• 3.2.3 输入变量空间划分35-36
• 3.2.4 学习算法36-38
• 3.3 基于ANFIS的高速公路行车速度短时预测方法38-43
• 3.3.1 速度影响因素的显著性分析39-41
• 3.3.2 高速公路行车速度短时预测模型41-43
• 3.4 本章小结43-44
• 4 基于速度预测的高速公路交通安全评估方法44-56
• 4.1 高速公路交通安全评估方法选用44-46
• 4.2 高速公路交通安全评估指标体系46-49
• 4.2.1 指标体系的构建原则46
• 4.2.2 指标体系的构建46-49
• 4.3 基于物元分析法的高速公路交通安全评估方法49-55
• 4.3.1 评估指标权重的确定方法50-52
• 4.3.2 物元分析法评估流程及改进52-55
• 4.4 本章小结55-56
• 5 京港澳高速湖北段交通安全事前评估实例56-70
• 5.1 案例背景56-57
• 5.2 京港澳高速咸安至咸宁段评估指标计算57-64
• 5.2.1 各断面客车速度预测57-61
• 5.2.2 各断面货车速度预测61-64
• 5.2.3 评估指标计算64
• 5.3 京港澳高速咸安至咸宁段交通安全事前评估64-69
• 5.3.1 确定评估指标权重64-65
• 5.3.2 构建待评物元矩阵65-66
• 5.3.3 确定经典域和节域66-67
• 5.3.4 计算关联函数67-68
• 5.3.5 确定关联度与评估等级68-69
• 5.4 本章小结69-70
• 6 总结与展望70-72
• 6.1 论文主要工作70
• 6.2 未来研究展望70-72
• 参考文献72-75
• 附录75-77
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果77-79
• 学位论文数据集79

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