道路交通事故发生机理研究现状与趋势分析

为了揭示道路交通事故发生的本质规律,完善预防与治理道路交通事故发生的理论体系,针对全世界交通事故频发、交通安全问题日益突出的现状,以道路交通事故发生机理为研究对象,综述了5种目前国内外典型的道路交通事故发生机理,包括"感知—判断—操作"机理、"流量分布、超速与速度差"机理、"驾驶能力与行车需求"机理、"差错性与突变性"耦合机理、"事件树"机理,并对其进行了评价。基于现状分析,提出了未来道路交通事故发生机理研究的趋势,即探寻道路交通事故影响因素的新颖分类方法,透析道路交通事故影响因素间的耦合关联,寻求导致道路交通事故发生的决定性因素(可量化指标),建立关键决定性因素耦合作用对道路交通安全性影响的系统理论关系模型及定量化研究模型,开展基于人因工程理论的道路交通事故发生机理研究,探索基于事故数据的道路交通事故发生机理研究等。     

收费公路运营单位在道路交通事故中法律责任分析

本文依据2012—2022年期间公开的17起涉及高速公路管理单位责任的交通事故调查报告,运用统计的方法对事故的分布方式、涉及岗位和追责原因进行分析,得出事故追责趋势、岗位分布规律以及对策建议等初步结论,为收费公路运营单位有效防范经营服务管理风险提供法律依据与支撑。     

基于贝叶斯网络的危化品爆炸事故隐患关联与溯源分析

为提高隐患排查工作实效,基于贝叶斯网络(BN),提出一种危化品爆炸事故隐患推理模型。首先,依据燃烧爆炸理论和专家经验,确定影响危化品爆炸的主要隐患类别,构建爆炸、泄漏超限、点火源的BN模型,并采用三角模糊数厘定隐患的先验和条件概率;然后,利用贝叶斯正向推理计算危化品爆炸发生概率,结合反向推理,查明最可能导致爆炸事故发生的隐患并追溯形成隐患的风险因素;最后,应用贝叶斯敏感性分析方法,确定影响危化品爆炸的关键隐患及事故隐患间的关联,并通过储油罐爆炸案例进行验证。研究结果表明:以因果推理方式计算出的储油罐爆炸风险概率约为4.7%;设备超压和电火花两者后验概率最大,是最可能导致储油罐爆炸的隐患,追溯其原因是未定期检查储罐或未使用防爆设备;电火花和阀门或法兰损坏是储油罐爆炸的关键隐患,事故隐患关联以致患链“阀门或法兰损坏→油品异常涌出→泄漏超限→遇火源(电火花)→发生爆炸”的形式呈现。     

道路条件安全性分析

对道路上发生的相关交通事故情况与道路条件安全性的关系进行了分析,对比分析了大量国内外事故绝对数、事故率等统计数据.结果表明,简单的交通事故的绝对数反映的道路条件安全性不够准确;交通事故的事故率能够很好地反映道路路面、道路线形、道路横断面、道路交叉口以及道路照明等道路条件的安全性;其中路面摩阻系数是道路条件安全性的一个重要表征指标;道路平纵曲线的重合对道路条件安全性的影响较大.揭示了道路交通事故多发与各种不利道路条件之间存在的内在关系,证明了道路条件的安全性可以用道路上发生的相关交通事故情况来分析与评价的可行性.     

基于故障贝叶斯网的边坡垮塌事故风险评估方法研究

针对故障树分析方法在风险评估中的局限性,研究了故障贝叶斯网络在边坡垮塌事故风险评估中的应用.在边坡垮塌事故故障树的基础上,建立了边坡垮塌风险评估的故障贝叶斯网络模型,结合统计数据和专家经验,获得了各节点事件间的条件概率分布.结合工程案例,运用故障贝叶斯网络模型对边坡垮塌事故发生概率进行预测,并对导致边坡垮塌事故发生潜在因素进行排序.结果表明,基于故障贝叶斯网络的风险分析方法简单易用,且可以得到更丰富的信息.     

基于车速的交通事故贝叶斯预测

为了降低交通事故的发生率,提高道路交通安全水平,提出了基于车速的贝叶斯预测方法来检测和预测交通事故.首先对车速与交通事故之间的关系进行分析.在分析的基础上,以车速为衡量对象,提出贝叶斯预测方法.通过使用车速观测数据,应用χ2检验,确定是否为异常数据;并通过最小风险的贝叶斯预测,确定该异常是否会导致交通事故.最后,绘出利用该贝叶斯预测方法进行交通事故预测的流程图.     

基于贝叶斯网络模型的船舶搁浅事故分析

根据海上交通安全事故统计数据显示,船舶搁浅事故是主要的海上交通安全事故之一。为了研究船舶搁浅事故的发生机理,收集了我国东部海域部分海事局辖区的船舶搁浅事故样本。首先从人为因素、环境因素和船舶因素三方面分析导致船舶搁浅事故的原因,确定网络节点。然后找出每起搁浅事故的事故链,并建立船舶搁浅事故贝叶斯网络模型。再对建立的贝叶斯网络模型进行仿真,选取21起船舶搁浅事故对建立的模型进行验证,确定模型的有效性。最后,利用HUGIN软件找出船舶搁浅事故各影响因素的致因概率,得到导致船舶搁浅事故的致因链。在人为因素方面,瞭望不当和不熟悉航道情况占据的比例最高;在船舶因素方面,舵机设备故障对船舶搁浅事故影响最大;在环境因素方面,风/浪/流对船舶搁浅事故影响最大。     

基于集成法的道路交通安全评价

为了对道路交通安全进行较为客观的定量评价,将一种新的集成评价方法运用到评价中.该方法是包括德尔斐法、层次分析法、灰色聚类法、模糊评判、矩阵方法等一系列方法的综合应用.在该方法中,德尔斐法被用于建立道路交通安全的评价指标体系,层次分析法被用来确定各评价指标间的权重,灰色聚类法被用来对专家评分进行处理,模糊评判以及矩阵方法被用在整个运算过程中.不同的理论有不同的适用性,在道路交通安全评价中的不同阶段使用不同的理论,就能获得一个直观的评价结果.最后用一个算例说明了整个思路,并证明了该法是有效可行的,且有对历史样本数据无依赖、简单直观等优点.     

基于三角模糊数的矿井火灾事故树分析

利用事故树分析法对矿井火灾进行分析,结合平煤六矿建立了矿井火灾事故树.应用模糊重要度法对事故树基本事件进行排序,把导致火灾的两大因素进行模糊分级.从模糊概率排序以及分级可以看出,引燃火源和可燃物是比较危险的因素,发生的概率比较大.要想从根本上杜绝火灾,就要严格管理这两个重要的因素.这对于煤矿决策管理有着较重要的意义.     

基于逻辑树和贝叶斯网络的海洋平台火灾概率分析

火灾概率分析是海洋平台火灾定量风险评估的重要组成部分,考虑到传统事故树和事件树方法存在一定的局限性,提出了基于逻辑树和贝叶斯网络的火灾概率分析模型。首先采用数理统计方法对墨西哥湾地区2 837起火灾事故进行统计分析,依据事故情况构建逻辑树,然后将逻辑树转化为贝叶斯网络,根据历史数据确定贝叶斯网络各节点的先验概率和条件概率。结果表明:海洋平台火灾事故是设备、人因和组织管理多因素耦合作用的结果;基于贝叶斯网络模型得到海洋平台火灾概率约为1.0×10~(-5),为海洋平台火灾定量风险评估提供了基础数据;由贝叶斯网络模型分析得出,人因操作失误与缺乏作业安全分析的后验概率分别达到0.471和0.119,表明人因组织因素对海洋平台火灾事故具有重要影响。     

基于SCPN的交通应急处置流程建模及性能分析

为了更好地利用信息技术支持应急管理,提高交通应急指挥系统救援效率,以路面塌陷事故为例,利用随机着色Petri网(SCPN)对其应急响应流程进行动态离散建模,根据同构的马尔可夫链(MC)分析模型的有效性,最后利用马尔可夫链及模糊数学的相关理论对交通应急指挥系统进行性能分析。结果表明:救援信息、交通路网动态信息、应急资源信息及时态控制信息反馈环节容易产生信息堆积,应提高综合监控的技术水平;专家决策制定出警预案、善后处理耗时较长,应作为流程优化的重点。     

基于小波神经网络的事故隐患危险性评价

提出了基于小波神经网络的事故隐患危险性评价方法,建立了小波神经网络模型.以事故隐患危险性评价指标为输入节点,以评价结果作为输出节点,对兴隆庄煤矿的安全状况进行了评价,比较误差得出此方法优于BP网络评价.     

基于贝叶斯网络的航空维修人因可靠性分析

根据维修人为因素分析和分类扩展系统的框架选取影响因素,在航空维修领域应用贝叶斯网络进行人因可靠性分析,建立飞机维修效能模型,直观地表示影响因素与维修效能之间的关系。同时以目视检测为例,结合专家意见确定随机影响因素,通过专家访谈、事故报告、调查问卷、操作记录等渠道获取数据,得出条件概率表,进而建立目视检测表现模型,展示贝叶斯网络的建模流程。案例研究结果表明,组织文化、视觉信息、设备、疲劳、检测距离等因素对目视检测表现的影响非常显著,欲改善目视检测表现,必须对多影响因素进行综合管理。     

基于动态贝叶斯网络的石化装置火灾事故动态风险分析

为揭示石油炼化装置事故风险动态特性和事故情景演变路径,在对石化装置进行风险因素分析的基础上构建石化装置火灾事故故障树,基于贝叶斯网络非常规突发事故的演变过程,构建情景演变下的动态贝叶斯网络模型,在综合考虑应急措施的基础上,利用MATLAB软件和联合概率公式计算出各种事故场景的状态概率.以丙烯精馏装置火灾事故为例,结果表...     

基于ARIMA和XGBoost组合模型的交通事故预测

近年来交通事故及其损失严重影响社会经济的发展和人民生活的提高,交通事故预测可以为交通事故预防提供数据支持。基于自回归滑动平均(ARIMA)模型和极端梯度提升(XGBoost)模型,构建时间序列组合预测模型,对交通事故相关指标进行趋势预测。根据交通事故的特点,选定"事故起数""受伤人数""死亡人数"及"损失"4个指标。首先,根据自相关、偏自相关图确定ARIMA模型参数,根据AIC(赤池信息准则)值确定最终模型;然后,对4个指标的ARIMA模型预测结果的残差构建残差序列,对其进行XGBoost建模,得出修正后的残差预测值;最后,根据残差预测值和ARIMA模型预测值得出组合模型最终的预测值。实例结果表明,4项指标的混合预测模型的预测精度均优于单一的ARIMA模型和Holt-winters模型,其中以"受伤人数"和"死亡人数"的模型改善效果最为显著,"受伤人数"指标的平均绝对百分比误差降低了5.431 7个百分点,"死亡人数"指标的平均绝对百分比误差降低了3.625 9个百分点。     

地铁车站火灾风险的概率模糊评估研究

火灾风险评估是为了有效预防和减少火灾的发生.在对地铁车站火灾风险定量描述的基础上,从火灾发生概率和火灾危害性2个一级指标出发,建立地铁车站火灾风险概率模糊评估模型,并以某地铁车站为实例论述该模型的应用.评估得出,该地铁车站火灾风险隶属矩阵为(0.11,0.27,0.41,0.21),依据最大隶属度原则,该地铁车站的火灾风险等级为“一般风险”;依据“赋值法”,该地铁车站安全评价得分为82.19,对应安全等级为“一般”.二者结论一致,也与该地铁车站的实际安全状况相符.     

基于MAIB事故报告的人为失误灰色关联分析

人为失误作为海上交通事故的主要原因,受到多种因素的影响。为了识别这些影响因素,避免或减少因人为失误导致的海上交通事故,基于96件英国海事调查委员会(MAIB)事故报告,应用熵加权灰色关联分析,分别按船旗国、船舶类型、事故类型计算人为失误与影响因素之间的关联度。结果表明,能力/技能/知识、团队协作、程序和现行规程、设备、交流(内部和外部)和管理/检验/检查是影响人为失误的主要因素。