高等级公路交通安全评价及事故预测PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 道路交通安全 1

1.1.1 概况 1

1.1.2 研究领域 5

1.2 研究进展 5

1.2.1 道路黑点段鉴别研究 5

1.2.2 道路安全评价研究 8

1.2.3 道路交通事故预测研究 12

1.3 安全性评价与事故预测 17

第2章 高等级公路黑点段分析 20

2.1 基于速度连续性的山区道路黑点段鉴别 22

2.1.1 适用性 22

2.1.2 运行速度特性 24

2.1.3 试验数据采集 26

2.1.4 运行速度协调性 30

2.1.5 运行速度与设计速度协调性 33

2.1.6 局限性 36

2.2 基于加速度的山区道路黑点段鉴别 37

2.2.1 适用性 37

2.2.2 试验数据采集 43

2.2.3 加速度指标 45

2.3 车辆运动参数综合分析法 48

2.3.1 基本思想 48

2.3.2 应用条件 49

2.3.3 技术步骤 49

2.4 基于事故数据的黑点段鉴别方法 51

2.4.1 基本思想 51

2.4.2 应用条件 52

2.4.3 事故折算 52

2.4.4 可变区间过滤法 53

2.4.5 黑点段鉴别标准 54

第3章 山区高等级公路安全评价 59

3.1 评价指标体系 60

3.1.1 指标体系建立原则 60

3.1.2 指标体系建立过程 62

3.1.3 山区高等级公路安全性评价指标体系 62

3.2 评价指标权重 64

3.2.1 权重确定方法 65

3.2.2 权重确定原则 66

3.2.3 专家咨询法 66

3.3 集值统计数学建模 67

3.3.1 数学描述 67

3.3.2 单指标评价 68

3.3.3 综合评价 69

3.4 评价方法的应用 70

3.4.1 评价指标权重分配 70

3.4.2 集值统计序列样本采集 71

3.4.3 交通安全性评价 72

3.4.4 评价准确性验证 74

3.5 评价方法的优势 75

第4章 平原微丘区高等级公路安全评价 76

4.1 道路安全等级灰色定权聚类评价 77

4.1.1 灰色聚类分析原理与步骤 80

4.1.2 聚类权标定 82

4.2 理论基础 85

4.2.1 递阶层次结构 86

4.2.2 层次量化分析 87

4.3 多级综合评价 92

4.3.1 聚类指标 92

4.3.2 白化权函数确定 94

4.3.3 聚类权确定及道路安全级别划分 97

第5章 交通事故灰色—RBF神经网络预测 107

5.1 多元预测的理论基础 110

5.1.1 灰色系统 110

5.1.2 RBF神经网络 119

5.2 灰色RBF神经网络组合预测 131

5.2.1 最优组合预测方法 131

5.2.2 最优组合预测计算 132

5.3 组合预测效果评价 133

第6章 高等级公路事故多元预测 137

6.1 影响因素量化评估 137

6.1.1 平纵线形组合 137

6.1.2 隔离防护设施 140

6.1.3 视距 144

6.1.4 交通标线 146

6.2 多元灰色预测 147

6.2.1 平原微丘区事故预测 147

6.2.2 山区事故预测 158

6.3 交通事故RBF神经网络多元预测 166

6.3.1 径向基函数神经元模型 167

6.3.2 RBF网络结构 168

6.3.3 RBF网络工作原理 169

6.3.4 RBF网络构建 170

6.3.5 RBF网络预测数据预处理 173

6.3.6 RBF神经网络预测实现 175

6.3.7 RBF神经网络的泛化能力 179

6.4 模型权值确定及效果评价 179

参考文献 183