第1章 绪论 1
1.1 公路运行安全风险内涵 1
1.2 公路运行安全风险研究背景 2
1.2.1 实践背景 2
1.2.2 理论背景 3
1.3 公路运行安全风险分析研究意义及应用价值 4
1.3.1 理论意义 4
1.3.2 现实意义 4
1.3.3 应用价值 5
1.4 国内外研究文献综述 5
1.4.1 道路交通安全管理国内外研究与应用现状 5
1.4.2 相关领域研究现状 8
1.4.3 研究综述总结 24
1.5 研究内容及技术路线 26
1.5.1 研究内容 26
1.5.2 技术路线 28
1.6 主要创新点 28
1.7 全书章节安排 30
第2章 公路运行安全风险多源信息整合方法 32
2.1 引言 32
2.2 公路运行安全风险数据来源及特点 33
2.2.1 数据来源 33
2.2.2 数据特点 35
2.3 HOSMDW的系统架构 37
2.4 HOSMDW的概念建模 38
2.4.1 数据仓库概念建模 38
2.4.2 BWW表示模型 40
2.4.3 基于eBWW的数据仓库概念建模 42
2.4.4 基于eBWW的公路运行安全数据仓库概念建模实例 48
2.5 公路运行安全管理领域本体构建 53
2.5.1 公路运行安全管理领域本体分析与设计 54
2.5.2 公路运行安全管理本体模型的建立 60
2.6 HOSMDW的逻辑设计 66
2.7 HOSMDW的物理设计 67
第3章 公路运行安全风险因素分析 69
3.1 引言 69
3.2 公路运行安全风险因素识别 69
3.3 公路运行安全风险因素评价 72
3.3.1 改进的风险指数评价法 73
3.3.2 基于eRMA的交通阻断原因指数评价方法 80
3.3.3 实例分析 81
3.4 公路运行安全风险评价 91
3.4.1 评价指标体系的构建原则 91
3.4.2 评价指标体系的建立 92
3.4.3 公路运行安全风险综合评价 95
第4章 公路运行安全风险事件分析 102
4.1 引言 102
4.2 公路运行阻断事件的特性分析 103
4.2.1 特性分析指标的定义 103
4.2.2 公路交通阻断影响覆盖范围分析 104
4.2.3 公路交通阻断事件时间分布特性分析 106
4.2.4 公路交通阻断事件严重度分析 107
4.3 基于模糊聚类的公路交通阻断等级划分 109
4.3.1 公路交通阻断类型 109
4.3.2 模糊聚类算法 110
4.3.3 基于动态模糊聚类的阻断等级划分方法 111
4.3.4 公路交通阻断事件的等级划分的实例 116
4.4 基于模糊关联规则的阻断事件关联分析 119
4.4.1 关联分析的对象 119
4.4.2 基于FCM模糊关联规则 121
4.4.3 基于FCM模糊关联规则的交通阻断事件关联分析 123
4.4.4 应用实例 126
第5章 公路运行安全状态检测与分析方法 137
5.1 引言 137
5.2 公路运行状态特征分析 138
5.2.1 公路运行状态概述 138
5.2.2 公路运行异常状态特征分析 139
5.2.3 公路运行状态预测的基本流程 140
5.2.4 预测方法概述 141
5.3 常发性异常状态检测方法 144
5.3.1 基于组合预测模型的路段交通流量预测 144
5.3.2 基于路段交通流量组合预测分析的常发性异常状态检测算法 169
5.4 偶发性异常状态检测方法 170
5.4.1 交通流参数预测算法 174
5.4.2 状态异常判定条件 182
5.4.3 基于RBF预测偏差的偶发性异常状态检测算法 183
5.5 公路运行安全状态检测算法的测试 184
5.5.1 测试数据 184
5.5.2 交通事件监测率常用评价指标 185
5.6 基于聚类的公路运行状态分析方法 186
5.6.1 公路状态属性 186
5.6.2 基于K-means聚类算法的交通状态划分方法 187
5.6.3 基于FCM聚类算法的交通状态划分方法 189
5.6.4 数据的预处理 191
5.6.5 初始中心点优化 195
5.6.6 基于聚类的交通状态划分模型的实例 200
第6章 基于数据挖掘的公路运行安全风险分析系统的实现 204
6.1 开发环境与部署环境 204
6.1.1 开发环境 204
6.1.2 部署环境 205
6.2 系统的功能设计 205
6.3 系统主要功能介绍 206
6.3.1 公路交通阻断成因风险指数评价模块 207
6.3.2 基于模糊聚类的事件等级划分 209
6.3.3 交通阻断事件模糊关联分析 210
6.3.4 公路运行安全评价 212
6.3.5 道路交通运行状态检测与分析 215
第7章 结论与展望 219
7.1 结论 219
7.2 展望 221
参考文献 223