基于ARIMA-LOESS模型的危化品道路运输事故起数预测

文章针对危化品道路运输事故预测问题,运用差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)与局部加权回归模型(Locally Estimated Scatterplot Smoothing,LOESS)的组合模型,对我国危化品道路运输事故发生起数进行预测。首先,基于2011—2018年我国发生的危化品道路运输事故数据建立ARIMA模型,利用SPSS软件进行模型拟合预测,获取危化品道路运输事故起数的线性部分;其次,应用MATLAB建立LOESS回归模型,对ARIMA模型预测偏差进行残差优化,获取危化品道路运输事故起数的非线性部分;最后,建立ARIMA-LOESS组合模型,利用组合模型对危化品道路运输事故发生起数进行预测,并根据真实数据对预测结果进行对比验证。结果表明:ARIMA-LOESS组合预测模型可较好拟合危化品道路运输事故数据序列,并修正单一模型的误差,获取较高的预测精度。该研究可为危化品道路运输安全与运行的趋势分析与判断提供更加可靠的数据依据,也可为危化品道路运输事故防控方案提供帮助。     

危险货物道路运输事故统计分析

为掌握危险货物道路运输事故的发生规律,预防事故与灾害发生,笔者收集、整理了2000年9月至2007年3月间的609起危险货物道路运输事故案例,并对案例进行详细分解和统计分析,获得了危险货物道路运输事故的时间分布、地域分布、路段分布、事故形态分布、事故原因分布等统计特征。研究结果表明,危险货物道路运输事故具有如下规律:早晨和上午(4时至12时)是事故多发时段;事故形态以单车事故为主,特别是车辆倾斜或侧翻事故为数最多;驾驶员处置不当和违法驾驶行为以及运输车辆机件失效是导致事故的最主要的两类原因。针对案例分析结果,提出预防危险货物道路运输事故、保障危险货物道路运输安全的对策与建议。     

基于GM(1,1) Markov的危化品道路运输事故与交通事故预测及关系研究

为准确预测我国危化品道路运输及交通2类事故数量趋势,探究其内在联系,在单一的灰色GM（1,1）模型基础上与马尔科夫过程组合形成灰色GM（1,1）—马尔科夫预测模型,以2013—2017年2类事故数量的原始序列探讨了该组合预测模型的实际应用,采取平均相对误差、均方差比值、小误差概率对模型进行精度检验。研究结果表明:在组合预测模型较优情况的研究中,2类事故数量历年来波动性相似,因危险化学品自身的性质、包装和装卸使得2类事故量变化频率存在偏差;2018—2019年的危化品道路运输事故分别为485起和480起,交通事故分别为225 294起和234 454起。     

易燃易爆危险化学品道路运输事故情景分析

为探究易燃易爆危险化学品道路运输事故情景演变趋势,发掘事故后果类型预测方法,首先搜集、统计2013—2018年国内983起易燃易爆危化品道路运输事故数据,从中提取事故发展过程中各个环节的特征参数,并将其作为网络节点;然后借助Netica软件进行参数学习,并构建易燃易爆危化品道路运输事故情景分析贝叶斯网络(BN)模型,最后进行后验概率推理,提出"初发事故—危化品事故"模式的事故链预测方法。研究表明:该事故情景分析模型可有效评估各类因素对事故情景演化的影响程度,并预测事故情景演化态势和导致特定事故后果的最可能出现的情景。     

基于贝叶斯网络的危化品爆炸事故电力系统风险评估模型*

为提高危化品爆炸事故电力应急预警的准确性,建立基于贝叶斯网络的危化品爆炸事故电力系统风险评估模型。基于危化品爆炸事故电力应急典型情景分析,建立综合考虑突发事件、承灾载体和应急管理等风险因素的贝叶斯网络结构。应用概率刻画风险因素信息的不确定性及其相互影响,定量分析事件后果。结合一般条件和典型情景等的应用实例,分析评价方法和风险因素对风险等级的影响。结果表明:该模型能够在危化品爆炸事故发生后,评价电力应急预警等级;能够在危化品爆炸事故发生前,分析典型情景的风险和风险因素的影响,为应急准备提供支持;“最大概率法”较“概率加权求和法”得出的事件等级可能较低。     

车载GPS数据驱动的危货运驾驶员安全绩效评价

为提高危化品道路运输驾驶员日常安全绩效考核的科学性与便捷性,首先,从车载全球定位系统(GPS)中挖掘自然驾驶数据,运用改进的基于坐标系自适应变换的行驶轨迹分段拟合方法,提取行驶速度、加速度、平面曲率、道路坡度与坡长等动态驾驶数据;然后,结合车辆侧翻车速预测模型、长大下坡制动鼓温升模型,建立行驶速度稳定性、车辆横向稳定性、长大下坡制动稳定性和驾驶状态稳定性4个层次共7个指标的安全评价体系;最后,采用组合赋权法,构建10分制的危化品道路运输驾驶员安全绩效评价模型。研究结果表明:基于坐标系自适应变换的行驶轨迹分段拟合方法平均减少19.23%的拟合残差,构建的评价模型对危险驾驶行为反应灵敏。     

基于关联规则的危险品公路运输事故风险因素研究

为明确危险品道路运输事故的特点及其成因,收集1 721起危险品公路运输事故的详细资料,对数据进行清洗,在剔除无效、丢失的事故记录后,提取出6个直接风险因素及其包含的18个子因素,并将每个风险因素变量的属性值编码。利用基于Apriori算法的关联规则挖掘技术,量化风险因素之间的相关程度。经过归纳分析,找出35条有价值的关联规则,从中探究不同风险因素组合对危险品运输事故的影响特征。结果表明：24%的危险品运输事故发生在运载有24～39 t易燃液体的危险品货车上,13%的危险品运输事故涉及腐蚀性物质且事故后果为泄漏。对于事故类型,34%的危险品运输事故的事故类型为单辆危险品货车的翻车事故,且道路等级越低,翻车事故发生的可能性越大。在低等级公路的危险品运输事故中,有38%发生在夜晚,原因主要是低等级道路平纵线形复杂,交通安全设施不完善,驾驶员的反应能力和视线等条件均受到制约。     

基于改进FAHP的危化品道路运输风险综合评价

为预防危化品道路运输灾害事故的发生,运用改进模糊层次分析法(FAHP),以人员、车辆、道路、环境、管理、危化品等6个主辨识风险源为一级指标构建危化品道路运输风险评价指标体系,利用AHP法通过专家评分,建立模糊一致矩阵,计算各指标权重并排序,根据所得指标权重进行Fuzzy综合评价。采用该方法对H省某高速路段危化品运输进行风险分级综合评价,评价结果为较安全,与运输安管部门风险决策工作所得等级一致,且危化品处置、车辆管理、道路状况等方面风险隐患突出,为排查重点,由此验证该方法的适用性,为危化品道路运输风险分析和预防提供一种可行的研究思路。     

易燃液态危化品道路运输燃爆事故演化概率研究

为了分析不同情况下的易燃液态危化品道路运输事故演化为火灾、爆炸事故的可能性,统计了近年来746起相关事故,对事故发生时间、道路、初发事故形式、运载危化品燃爆危险性及事故演化情况进行总结,利用变异系数法得出量化后的评价指标权重,通过事故过程中多因素耦合对燃爆演化率的综合影响强度计算其燃爆演化概率,结合质量控制法划分该类事故的高、低事故率阈值,评价燃爆演化概率危险水平。     

我国危化品道路运输事故特征分析

为预防和控制危化品道路运输事故的发生,掌握和揭示事故特征,运用Python技术获取我国2016-2021年危化品道路运输事故数据,从事故趋势、事发地域、事发时间、事发路段与事故后果5个方面对危化品道路运输进行统计与分析,并提出相应对策措施,以期为危化品道路运输事故防治提供参考。     

基于GIS-T的液罐车侧翻预警方法

为降低液罐车侧翻风险,保障液罐车在弯道行驶时的安全,建立其在弯道行驶时最小侧翻临界速度的计算模型。首先,运用动力学的理论计算在不同车速、弯道半径及超高值的道路条件下整车的重心高度变化;然后,利用力矩平衡原理计算液罐车在弯道行驶时的侧翻临界速度;其次,对比车辆当前行驶速度与最小侧翻临界速度,判断其发生侧翻事故的风险并提出预警方法;最后,进行实例计算与分析。结果表明:液罐车弯道行驶时车辆侧翻临界速度与车辆行驶速度负相关;超高坡度、道路纵向坡度、弯道转弯半径等道路基础条件对行驶于该路段的液罐车的安全有较大影响;用该预警方法能有效保障液罐车与驾驶员的行车安全。。     

北京市危险化学品道路运输事故的规律性

本文基于中国危险化学品事故官方网站公布的北京危化品运输事故信息,对2006~2016年期间在北京市境内发生的87起危化品公路运输事故进行统计,并对其发生时间、地点、成因、特点、结果、车辆性质等方面进行分析,旨在为减少本市危险化学品道路运输安全生产事故提供数据支持和科学决策依据。     

捡蒜瓣引来的大祸——河南省信阳市省道S226商城县苏仙石乡段“9•15”较大道路交通事故回顾

违规和不当驾驶行为极易成为“马路杀手”,特别是对于重型货车、危化品运输车辆的驾驶员来说,保持良好的驾驶行为,不仅是对自己负责,也是对他人的生命安全负责。2020年9月15日,位于河南省信阳市省道S 226商城县苏仙石乡段发生一起重型自卸货车侧翻的较大道路交通事故,事故造成了8人死亡,11人受伤,直接经济损失约546万元。     

危险化学品道路运输事故对环境敏感区影响研究

为预测危险化学品道路运输事故对环境承载力造成的破坏,本文考虑天气及地理环境等多因素进行危险化学品道路运输风险评价模型优化,基于熵权法对环境敏感区进行事故后果量化评估.以北京六环为场景实例研究,结果表明:医院、学校、住宅区、公共绿地和风景名胜区在事故后果影响中所占比重更高,西六环的环境敏感区后果值最大;该模型与现实风险分级指数评价法计算结果进行对比分析,可知该风险量化模型进行环境敏感区影响评价具有一定合理性和科学性.     

STAMP模型在危化品道路运输事故分析中的应用研究

为保障危化品道路运输行车安全，基于STAMP模型构建危化品道路运输的分层安全控制结构，将安全问题看作是控制问题，并将系统工程思想融入事故预防中。在此基础上，引入沪昆高速湖南邵阳段“7.19”特别重大道路交通危化品爆燃事故并对其进行实证分析，从物理层、基础层、运营层及监管层动态分析导致事故发生的控制缺失。结果表明:基于STAMP模型的安全分析方法不仅可考虑由组件失效引起的事故，还可发现组件之间的组织问题及决策背景，并对事故致因做出更为详细的解释，为类似事故的分析和预防提供思路与参考。     

区域道路交通事故驾驶员原因的灰色关联分析

本文应用灰色系统理论中的灰色关联分析研究驾驶员行为对道路交通事故的影响.就驾驶员行为对道路交通事故的影响来说,灰色关联序的汁算结果表明,导致某省道路交通事故最主要的原因是驾驶员操作不当,此外依次为不按规定让行,未保持安全距离、违章转弯等.通过规范驾驶员培训、考试制度和加强道路交通安伞宣传、教育,可以减少道路事故的发生.     

2006～2007年危险化学品运输事故分析研究

统计分析了2006～2007年我国发生的170起危险化学品公路、铁路、船舶运输事故.从运输工具、事故涉及的危险化学品、事故发生的省份、月份、在一天中所处时刻、事故导致的后果6个方面,研究分析了事故发生的特点和规律.经统计分析,道路运输事故是危化品运输事故的主要形式,船舶运输事故对水系污染严重;危化品运输事故中涉及易燃液体的事故最多,毒害品引发的事故危害最大;江苏、浙江、广东为事故发生率最高的省份;每年7～10月及春节前后是事故高发的月份;凌晨零时到六时是一天中事故发生率最高的时段.笔者针对这些特点和规律提出了相应的预防措施,对防范事故发生具有较好的指导意义.     

罐体车辆道路运输危险品事故特征分析

为系统掌握罐车道路运输危险品事故特征,调查整理了615起危险品罐车道路运输事故.采用统计与对比分析方法,获得危险品罐车道路运输事故发生原因及比例、事故发生的时间及形态分布,并确定了不同事故罐体以及不同道路等级事故的泄漏概率.分析表明,在发生的事故中,人的因素占67%,翻车事故为最主要事故类型,两车追尾事故和低等级公路事故泄漏概率最高,分别为84.52%和82.7%.     

析液体危化品道路运输存在的问题

正2011年5月7日凌晨2时45分许,浙江省兰溪市发生一起危化品道路运输事故,一辆装载33t氢氧化钠(俗称烧碱)的危化品槽罐车,在途经兰溪市老城区南门大桥原老酒厂路段时发生侧翻,造成装载氢氧化钠泄漏,所幸兰溪消防大队到位迅速,科学处置及时启动市政府联动应急预案,阻止了污染扩散。     

基于机器学习与SHAP的油气储运事故风险分析

为深入研究对油气储运事故风险产生显著影响的因素,并探究其发生的特征与规律,本文研究收集了627起油气储运事故数据,并运用这些数据进行了建模分析。研究选取了11个关键因素,包括事故场景、操作因素等,作为模型的输入特征,而事故风险程度则作为输出结果。在评估体系方面,本研究引入了一系列指标,如准确率、AUC等,以评价模型的性能表现。在模型比较方面,我们将LightGBM模型与XGBoost和RF三种模型进行了综合对比,结果显示LightGBM模型表现出色,性能优异。此外,研究还利用SHAP方法对模型进行了可视化分析,以探究各种因素对事故风险程度的影响。研究结果明确指出,事故风险程度受到多个因素的影响,其中最为关键的因素包括事故场景、员工操作、安全管理,以及二者之间的耦合影响。为减少重大事故风险的发生,本研究强调了两个关键方面：首先需着重关注各类事故场景的安全管理体系是否健全,以确保事故场景的安全性。其次需要确保员工具备熟练的职业技能和接受充分的安全培训,从而降低操作因素和安全知识匮乏对事故风险的影响。这些举措将有助于预防重大事故的发生。