高速公路交通事故影响因素分析及伤害估计

为了定量分析高速公路交通事故的主要影响因素,以国内3条高速公路227起交通事故为基础,根据人、车、路和环境交通4要素,提出运用有序Logit和多项Logit模型分别建立事故伤害程度预测模型。通过显著性水平为5%的假设检验,从15个备选变量中分别确定2类Logit模型的输入自变量。显著性分析表明:道路线形、路面通行条件、事故发生时间和能见度4个自变量与交通事故严重程度均显著相关。事故伤害程度预测模型对比结果显示:有序Logit模型仅对有财产损失的事故估计准确率为72.3%,多项Logit模型对死亡事故估计的准确率高达95%,总体上多项式模型的准确率比有序模型高20%。     

公路隧道交通事故严重程度预测模型研究

为明晰公路隧道交通事故严重程度的影响因素,从134起事故统计数据中选出13个事故严重程度的潜在影响因素,分别采用有序Logit模型和广义有序Logit模型,建立交通事故严重程度预测模型。分析这13个因素对交通事故严重程度的影响程度,并对比2个模型的预测效果。结果表明:事故发生日期、发生时间、是否超速、天气和大型车比例5个自变量与事故严重程度显著相关。从广义有序Logit模型来看,事故发生时间不满足比例优势假设;广义有序Logit模型可以放宽部分自变量的比例优势假设,能给出更好的预测结果。     

基于有序Logit与Probit模型的交通事故严重性影响因素分析

为准确分析影响交通事故严重性的各项因素,引入有序选择模型中的Ordinal Logit模型和Ordinal Probit模型,研究驾驶员、车辆、环境、管理因素与事故严重程度之间的耦合关系,利用计量经济学理论和统计学方法对模型进行显著性检验。并选择美国北卡罗来纳州2010年至2014年385个翻车事故样本进行严重性影响因素分析,所得回归模型参数估计均符合Wald检验(p≤0.0001)和似然比检验(p≤0.0001),模型的拟合度也都符合Pearson检验(p=0.7976)、偏差检验(p=0.6006)和信息准则检验,模型预测精度指标值均大于0.7。所得两个模型中变量"安全带"(p≤0.001)、"路面状况"(p=0.0071)、"道路线形"(p=0.0077)、"路面类型"(p=0.0251)都对翻车事故的严重性具有显著影响,表明有序Logit模型和有序Probit模型均适用于分析和揭示影响交通事故严重性的各个因素。     

考虑均值异质性的高原山区公路责任事故严重度风险因素辨识

为明晰高原山区高速公路事故严重度的影响因素及差异，量化事故数据异质性对事故严重度的交互影响效应，基于云南省某高原山区高速公路550起有责交通事故数据，从责任驾驶员、责任车辆、道路特征和责任事故特性4个方面选取潜在特征变量，采用固定参数有序Probit模型和随机参数有序Probit模型，构建考虑均值异质性的高原山区高速公路责任事故的严重度分析模型，并采用边际弹性系数量化分析不同影响因素对事故严重度的影响程度。结果表明，缓和曲线、有其他妨碍安全驾驶的行为、轻型货车、重型货车、多车、下坡以及曲线路段7个因素显著影响责任事故严重度。“驾驶员存在其他妨碍安全驾驶的行为”和“重型货车”的估计系数分别是服从(0.375, 0.201)和(0.531, 0.988)正态分布的随机变量，总体导致死亡及重伤事故的概率分别增大6.15%和9.61%;当驾驶员在曲线路段存在其他妨碍安全驾驶的违法行为时，重伤或死亡事故概率增大6.54%。当重型货车在缓和曲线路段发生碰撞时，重伤或死亡事故概率会降低8.37%,重型货车因未与前车保持安全距离发生重伤或死亡事故概率会降低9.95%,而当重型货车与小客车碰撞时，重伤或...     

超大城市昼夜交通事故严重程度致因对比分析——以深圳市为例

为研究夜间交通事故严重程度致因,基于深圳市3年3 244起交通事故数据,获取昼夜交通事故分布的时空特征;进一步选取交通事故集聚的南山区、福田区、罗湖区的1 798起交通事故,以交通事故严重程度为因变量,以事故原因、日期、事故形态等10个因素为候选自变量,构建广义有序Logit回归模型,对比分析昼夜不同严重程度交通事故的影响因素。结果表明:路口路段类型、疲劳驾驶、事故日期在夜间模型参数估计值分别为0.493,-0.363,-0.309,而在日间模型表现为不显著,道路路面材料在日间模型参数估计值为-0.232,而在夜间表现为不显著;事故原因、道路横断面渠化方式等因素在日间和夜间所引起交通事故的严重等级均存在较大差异。     

基于累积Logistic模型的行人交通事故严重程度分析及对策研究

为了准确分析影响行人交通事故严重程度的各项因素,引入累积Logistic模型研究人、车、路、环境及事故特征与行人事故严重程度之间的关系.以美国北卡罗来纳州夏洛特市2016年的行人交通事故数据为样本,通过聚类压缩、共线性检验和预测力分析,从人、车、路、环境及事故特征5个方面选取16个因素作为自变量,事故严重程度作为因变量,构建行人交通事故严重程度预测模型来分析仅财产损失事故、受伤事故和死亡事故的影响因素,并引入弹性分析量化各显著因素的影响程度,检验结果显示模型拟合良好.结果表明,在0.05的显著性水平下,事故形式、事故发生时段、车辆类型、照明条件、行人年龄段、行人饮酒情况6个因素与事故严重程度显著相关.最后针对性地提出了行人事故预防对策.研究结果有助于交通管理者采取合理的策略来降低行人交通事故严重程度.     

基于最优尺度Logit模型的交通事故形态致因分析

为剖析典型交通事故形态致因,在利用最优尺度分析法诊断交通事故形态致因共线性的基础上,筛选关键影响因素,构建无序多分类Logit交通事故致因模型并对模型进行参数标定,并选择100个交通事故样本对模型进行精度验证,该模型相对误差仅为4.0%,能够较为准确地分析典型交通事故形态致因。研究结果表明:路侧及中央隔离设施、照明是事故的保护性因子,可有效降低事故率;路侧行道树设置不合理或未及时修剪,使车辆不能有效识别道路信息,是正面碰撞的重要影响因素;机非混合道是事故的危险因子,增大了侧面碰撞事故发生概率。研究结果可为交通隐患精准识别、交通事故主动预防以及交通设施科学设计提供理论依据和技术支撑。     

基于APRIORI-TAN的交通事故伤害分析与预测*

为探究道路交通事故因素和事故伤害的相关性,以2 467起涉及人员伤亡的交通事故为数据集,运用Apriori算法分别挖掘事故伤害关联规则,并结合社会网络分析的可视化和核心-边缘分析构建受伤事故和死亡事故的关联规则网络。结果表明:事故伤害程度与事故时间、道路条件和交通环境等因素关系紧密,尤其死亡事故与碰撞固定物、人行横道事故、高速公路、高速道路、非市区、酒驾和超速存在高相关性。基于树型贝叶斯网络（TAN）构建事故伤害程度的预测模型,预测结果准确率可达87.56%。     

摩托车头盔与摩托车交通事故的相关研究

我国近年来的摩托车死亡事故占交通事故死亡总数的25％-28％。在我国摩托车使用比较普及的地区,摩托车交通事故数占到该地区交通事故总数的70％-80％,伤亡比例占到总数的50％以上,甚至更高。通过对摩托车交通事故伤亡人员的具体受伤部位分析,发现头部受伤致死的比例非常高,占到该类事故死亡总数75％以上,远远高于其他部位受伤致死率。摩托车驾乘人员头部受伤致死的主要原因是摩托车驾驶乘人员头盔佩戴率低和佩戴的头盔质量差,对头部未能起到应有的保护作用。造成这一局面既有摩托车乘员头盔标准等技术层面存在的问题,又有行业监管等政策层面存在的问题,最后,文章从摩托车头盔标准方面提出了几点修订建议,为规范头盔行业进行基础性的准备。     

公路隧道火灾环境人群逃生行为分析及多项Logit建模*

为提高隧道疏散效率,研究环境、社会和个人因素对逃生行为的影响。基于虚拟现实技术从心理学和行为学角度对公路隧道逃生行为及影响因素进行研究,利用Unity 3D建立虚拟场景下的公路隧道场景,通过步行模拟器和ErgoLAB无线生理模块采集步速和心电;应用核密度曲线研究平均心率的变化特性;采用Hermite插值法描述步速的变化趋势。在试验结果的基础上,构建基于多项Logit的逃生行为模型。结果表明:平静状态下,男性的平均心率个体差异性较大,运动状态下,女性的平均心率波动较大;测试者在隧道内遇到障碍物会降低步速,在逐渐深入并穿越人群的过程中,呈现步速加快的特征;逃生行为的MNL模型R2和准确度分别达到87.41%和92%;隧道内障碍物越少,前方人群越多,且能见度越差,人越容易处于恐慌状态,更倾向于跟随他人。研究结果可为火灾环境下的公路隧道人群疏散模型的建立提供参考,对避免人员伤亡和减少财产损失具有实际意义。     

建筑施工安全类群管理模式研究——基于潜在类别模型

为了弥补现存"普适化"管理模式无法适应个性凸显的施工人力环境的缺陷,提出应充分考量个体特征差异建立类群管理模式(Group Management Model,GMM)。首先,整理归纳相关文献,确定了建筑工人个体素质测评指标及测量量表;然后,利用潜在类别分析方法对收集到的486份有效数据进行统计归类,将建筑工人归纳为"认知缺陷型"、"明知故犯型"和"优质型"3个类群,比例分别为40.96%、36.72%和22.32%。最后,就不同类群的建筑工人提取其潜在特征并进行详细的特征分析并据此制定针对性的管理措施,可为实现施工安全的精细化管理目标、提高制度的有效性和管理效率、降低管理成本提供科学的理论支撑。     

尾矿库溃坝模型探讨

针对尾矿库日常工作中需要对其溃坝可能造成的危害及危害范围进行估计而又没有成熟的模型可用的情况,采用工程类比法,根据泥石流以及水库溃坝等方面的工程经验和数学模型,经过对其相似之处进行类比,并对原有模型进行适当调整,以期得出尾矿库溃坝所形成泥石流的数学模型,并求出其冲击范围和破坏能力,可以为尾矿库的应急管理工作和选址决策提供一个相对成熟和稳定的方法。     

应用多维多箱与高斯模型结合的复合模型预测大气环境质量

根据北京市市区自然环境、污染气象特征、大气环境过程及区域污染源分布等现有信息,建立了用于大气环境质量预测的多维多箱与高斯模型结合的复合模型,对北京市市区采暖季(2002年1月)和非采暖季(2002年8月)特征污染物SO2和PM10的质量浓度进行了预测.将预测结果与地面监测值比较分析后发现,多维多箱与高斯模型结合的复合模型预测大气环境质量产生的相对误差在25%以内.     

飞行管理中防撞模型研究

随着民用航空业的不断发展,航空安全问题已经成为航空业发展中的重大问题。本文从空中防相撞的角度出发,建立一个防撞模型,当一架飞机进入一个区域时,判断该机与区域中其他飞机是否存在危险,如果有潜在危险,模型给出一个调整角度,保障飞行安全。     

应用多维多箱与高斯复合模型研究大气环境容量

根据北京市自然环境、污染气象特征、大气环境过程及区域污染源分布等信息,建立了用于大气环境质量预测的多维多箱与高斯模型结合的复合模型,结合大气环境质量标准计算了不同达标率下北京市的大气PM10环境容量.研究结果表明,复合模型综合考虑了各类影响因素,预测大气环境质量时产生的相对误差较小,能有效地应用于城市大气环境容量计算.     

A model of the air traffic controller's picture

This paper reviews the development of a model of the air traffic controller's mental image, ‘picture’, or situation awareness, used for controlling air traffic. The computerised model's development, origins and theoretical basis are outlined, and the model is described in some detail in the context of current air traffic operations. The model can be utilised to explore the potential impacts of future automation on the cognitive performance of the air traffic controller. The general potential contributions of the area of cognitive modelling to system design and training in accelerating industries such as air traffic control, are also discussed.