一、高速公路与普通道路交通事故伤害特点对比研究（论文文献综述）
梁星灿[1]（2021）在《货车分心驾驶行为对交通安全的影响研究》文中指出随着车载电子产品的普及和应用,当今驾驶员分心驾驶的情况越来越普遍。分心驾驶引发了众多交通事故,给道路交通带来了极大安全隐患。然而现有分心驾驶的研究大多集中在普通小车驾驶人,对货车驾驶人分心驾驶给交通安全产生的危害却较少研究。因此,深入研究货车驾驶人分心驾驶对车辆行为和交通安全产生的影响对提升道路交通安全水平具有重要意义。本文针对货车驾驶人分心驾驶展开调查研究,选择“蓝牙通话”、“看窗外”和“发微信”三种典型分心次任务作为研究对象,设计并开展模拟驾驶实验,采集分心驾驶状态下车辆运行数据。然后,建立考虑分心驾驶显着特征的IDM模型用于描述分心驾驶状态下车辆的跟驰行为,在此基础上从微观层面研究驾驶人分心驾驶对自身车辆驾驶绩效的影响,从中观层面上研究分心驾驶车辆给所在车队行驶稳定性带来的影响,从宏观层面上分析分心驾驶车辆的微观行为与宏观交通流运行效率和安全水平特征之间的联系。本文从分析货车驾驶人分心驾驶的角度,量化三种典型的分心次任务带来的影响程度,并系统性探索了分心驾驶影响的传递机制,具有一定的学术价值,可为相关道路安全法规的制定提供理论依据。本文的主要研究内容如下:（1）分心驾驶数据采集。结合自然驾驶观察法（NDS）与事故数据统计法,从分心次任务的常发性和危险性两方面考虑,确定货车驾驶人典型分心驾驶次任务。搭建多车辆联动模拟驾驶平台,针对三种典型分心次任务设计并开展模拟驾驶实验,分别采集稳定流和饱和流环境下驾驶人正常和分心状态下的车辆运动状态指标数据。（2）分心驾驶跟驰模型研究。在考虑分心驾驶行为对车辆运行状态影响特征的基础上,建立考虑分心驾驶的IDM跟驰模型,采用遗传算法使用模拟驾驶实验数据对跟驰模型参数和分心影响参数进行了标定和验证。验证结果表明,改进的IDM模型较原IDM模型能更好描述驾驶人分心状态下的跟驰行为。（3）分心驾驶对车辆绩效及车队稳定性影响研究。采用Relief算法提取出分心驾驶影响较大的10项车辆绩效特征指标并进行差异性分析。分析得出三种分心驾驶次任务在不同交通流环境下对车辆纵向、横向驾驶绩效及跟驰行为的影响。在微观层面研究的基础上,针对货车分心驾驶对后方车辆运动状态的影响进行分析,并通过改进的IDM模型进行车队稳定性分析和数值仿真,从中观层面分析驾驶人分心驾驶对车队稳定性的影响。（4）分心驾驶对交通流影响研究。建立考虑分心和车型差异的换道模型,构建驾驶人随机分心模型,搭建基于SUMO软件的交通仿真框架并开展分心驾驶影响研究,探究不同货车比例和分心比例对交通流效率指标和安全水平指标的影响。宏观研究结果显示,交通流中货车比例的增大会增加拥堵风险,降低交通流运行速度,同时分心驾驶比例增大会导致交通流稳定性下降,安全水平降低。因此交管部门需加强对驾驶人分心驾驶行为的监管力度,以降低由分心驾驶引发的交通事故数量。图63幅,表35个,参考文献99篇。
谷旭佳[2]（2021）在《交叉口人车事故风险及伤害程度统计分析方法》文中指出步行是最基础的出行方式,在几乎所有的出行过程中必不可少,步行安全与每位交通参与者息息相关。然而行人交通安全情况在许多国家和地区仍不容乐观。据世界卫生组织统计,道路交通事故死亡人数中行人约占23%。事故数据中蕴含着一定的规律,运用统计学方法和模型对交叉口人车事故数据进行分析,探究各因素与事故发生及伤害程度的内在联系,可以为实际的交通安全工作提供参考,对减少交叉口人车事故的发生、减轻事故伤害具有重要意义。本论文以探究交叉口人车事故分布规律、分析行人与驾驶人违规行为导致的事故风险以及研究行人伤害程度影响因素为重点,基于历史交通事故数据库中的交叉口人车事故数据,从行人、驾驶人、车辆、道路与环境各要素出发,运用统计学相关方法与模型进行分析。首先,在数据提取与预处理的基础上,对各因素下的事故发生起数、各伤害程度行人人数占比两个指标的分布规律进行了描述性统计分析,掌握了事故的基本分布特征。其次,开展了基于Quasi-Induced Exposure（相对危险暴露量）方法的交叉口人车事故风险分析,计算各因素分组下行人、驾驶人违规行为导致事故的风险,并运用二元Logistic回归模型识别违规行为的显着影响因素。同时,考虑到交叉口不同控制方式可能对人员行为有较大影响,分别分析了无控制、信号控制、停车/减速让行标志控制三类交叉口。部分主要结论如下:男性行人、小于18岁行人、行人饮酒或服用药物、未标记人行横道等因素,在各类型交叉口均会显着增大行人违规行为事故风险;夜间会使无控制交叉口行人违规行为事故风险显着提升;在各类交叉口,左转和右转车辆驾驶人的违规行为事故风险均高于直行车辆驾驶人;超速行驶、雨雪等不良天气、出口道一侧等情况,会显着增大信号控制交叉口驾驶人违规行为事故风险。最后,进行了基于潜在类聚类分析的行人伤害程度影响因素研究,考虑到不同因素下的组间数据异质性以及组内未观测的异质性,综合应用潜在类聚类分析方法与随机参数有序Probit模型进行分析,对比了模型效果,并讨论了显着因素与各潜在类别事故中行人伤害程度的影响关系。结果显示,基于潜在类别的随机参数有序Probit模型可以很好地捕捉数据异质性,对变量的解释能力也更强,但是也会增加模型的复杂度。影响因素方面,城市区域、行人年龄41～65岁与大于65岁、行人饮酒或服用药物、出口道一侧、行人违反交通规则等因素对各类别事故伤害程度均有显着影响,表明这些因素与行人伤害程度的相关度很高;而6am-10am、黎明/黄昏、男性行人、驾驶人年龄41～60岁与大于60岁等因素仅在潜在类别中被识别为显着因素,表明这些因素对特定类别的事故有影响,而若仅对总体数据进行分析就可能无法识别出这些重要影响。图66幅,表17个,参考文献104篇。
王坤[3]（2021）在《道路和环境影响下高速公路交通事故严重程度分析与预测》文中提出我国高速公路交通事故起数与死亡人数逐年增加,减少事故频数与降低事故严重程度成为高速公路交通安全研究的热点问题。本文对高速公路交通事故严重程度展开研究,通过研究高速公路交通事故特征因素对事故严重程度的影响,提出针对性的有效措施来降低事故严重程度,提高道路安全水平。现有的研究中,虽然很多研究将事故因素划分为“人-车-路-环境”等多个维度进行模型构建以揭示事故因素对严重程度的影响规律,但是针对道路与环境因素相互影响对高速公路交通事故严重程度的影响规律的研究还有所欠缺。基于此,本研究建立了道路与环境因素影响的高速公路交通事故严重程度预测模型,探究道路因素与环境因素共同作用对事故严重程度的影响。本文主要研究工作如下:（1）高速公路交通事故数据处理与特征分析对获取的河北省高速公路历史交通事故数据进行变量筛选,从道路与环境角度归纳出11项影响因素,并对变量进行离散化处理。对高速公路交通事故特征进行统计分析,从道路条件、环境条件两方面分析了交通事故的分布规律以及各因素对事故严重程度的影响。（2）基于XGBoost模型的高速公路交通事故严重程度影响因素分析建立XGBoost模型并引入SHAP值对XGBoost模型进行解释,得到各特征对目标变量的影响程度的重要性排序以及实现各特征对目标变量全局影响的可视化,定性地分析各特征因素对高速公路交通事故严重程度的影响程度。（3）基于贝叶斯网络的高速公路交通事故严重程度预测模型构建根据筛选的变量及其取值构建基于贝叶斯网络的高速公路交通事故严重程度预测模型。理解贝叶斯网络基本理论,选择K2结构学习算法搜索出最优贝叶斯网络结构;选择合适的参数学习算法,得到网络结构各因素变量的条件概率表。获得贝叶斯网络后,利用团树传播算法建立事故预测模型。最后对模型的学习精度及预测精度进行验证,结果表明预测模型的性能较好。（4）高速公路交通事故严重程度预测与分析基于河北省高速公路交通事故数据进行案例研究,利用构建的预测模型分别对道路和环境因素进行事故严重程度预测,然后再对不同因素交互作用下的事故严重程度进行预测,分析其对事故严重程度的影响规律,并根据分析结果有针对性地提出相应的安全管理措施,达到降低事故严重程度的目的。
娄晨[4]（2021）在《基于时空角度的高速公路交通事故致因与严重程度分析》文中认为近年来,高速公路发展迅速,交通量快速增长,随之而来的交通事故安全隐患也不容忽视。在高速公路交通事故致因与严重程度分析的相关研究中,既有研究在空间角度主要围绕某一行政区域或某一地形特征展开,如对某省高速公路的笼统研究、对山区高速公路的单一研究,缺少对不同地形的综合分析,忽略了不同地形下的高速公路道路特征不同,同一事故形态或原因导致的事故严重程度不尽相同等规律;在时间角度通常将工作日与休息日作为一个影响因素,较少看作研究对象进行事故分析。因此,本文将研究区域划分为平原、山区与丘陵三类,并进一步细化时间为工作日和休息日,分别进行了不同时空条件下高速公路交通事故致因及严重程度的研究,以河北省高速公路交通事故为研究对象,主要研究内容如下:（1）不同时空条件下的高速公路交通事故致因分析根据交通事故数据特征,搭建包含时间、道路、环境与事故4个维度,小时、道路线形、天气、事故形态等11个属性的多维多层属性结构。采用添加事故属性定向约束的改进Apriori算法,分别对平原、山区、丘陵的工作日和休息日共计6种不同时空条件的高速公路事故进行全部致因角度、事故属性自相关角度、特定属性与事故属性的定向挖掘角度进行关联规则挖掘,重点关注高支持度与高置信度并存的关联规则。结果显示,时间角度、空间角度挖掘得到不同关联规则,不同时空条件下的高速公路交通事故具有不同的影响因素与耦合机理。研究表明,在不同时空条件下,改进Apriori算法的准确率提升了86.8-88.4%,适用于高速公路交通事故风险因素的识别,能够揭示不同时空条件下高速公路事故致因的差异。（2）不同时间条件下的高速公路交通事故严重程度分析从车辆、道路、环境3个维度选取涉事机动车数量、路侧防护设施类型、照明条件等共计13个变量,对于平原地区的工作日和休息日事故,分别应用有序Logit模型和多项Logit模型构建高速公路交通事故严重程度模型,使用极大似然估计法标定模型,采用似然比检验、Pearson统计量、偏差统计量和信息准则统计量检验模型的拟合效果,并比对两类模型的预测准确性。结果显示,不同时间条件下的高速公路交通事故具有不同的风险因素,不同模型对不同时间条件和不同严重程度的事故分析效果各有优劣。研究表明,有序Logit模型更适用于平原高速公路交通事故严重程度的分析,能够揭示不同时间条件下高速公路的事故致因与严重程度的差异。
刘晓[5]（2021）在《重庆高速公路交通安全评价研究》文中进行了进一步梳理高速经济是连接各地经济、社会交流的重要途径。沪嘉高速作为我国第一条高速公路,它的建成通车标志着我国高速公路建设进入了迅速发展的时期,也贯穿了我国自1988年来到目前为止,在世界范围内也取得的傲人成绩。高速公路是保障我国经济发展的重要前提与基础,高速公路迅速发展的同时,在多样因素的作用下安全事故频发,每年的交通事故发生率不断攀升,这不仅为人们在安全出行上敲响了警钟,也从侧面突显出交通安全管理的重要性。现在,为了提高人们出行的安全性,需要制定一套必要且行之有效的高速公路交通安全管理制度。本文以重庆高速公路为例,展开相关研究,在过程中首先对重庆高速公路交通安全的实际情况进行描述,其中涵盖了天气气候、交通管控、设施设备特点等多个方面,继而明确重庆现阶段高速公路建设、运行与管理的过程中存在的不足与弊端,然后通过模糊层次分析法的应用,建设了相应的评价指标并赋予各项指标不同的权重,在进一步处理模糊综合向量之后,将该模型应用到重庆高速公路中,从而根据研究结果,对重庆市高速公路交通安全提出合理有效的建议,同时,设计相关的保障措施,以期能够达到显着的高速公路安全管理与控制的效果。通过本文的分析,将重庆高速公路现阶段发展中存在的一些安全方面的问题进行了剖析,再结合具体问题制定出应对措施,另外,也希望可以成为其他地区高速公路安全交通管理提供借鉴与参考。
孟祥志[6]（2021）在《典型切入事故场景重建与乘员一体化防护仿真分析》文中认为随着汽车保有量和驾驶人员数量的持续增加,我国的道路交通安全同样面临着严峻的挑战。车辆切入临近车道是驾驶过程中尤为常见的驾驶行为之一,驾驶员的不当切入行为极易引发严重的交通事故。目前国内仅有少数人员对切入事故场景进行研究,且相应的研究更侧重于从驾驶行为的角度出发。因此,开展典型切入事故场景的乘员一体化防护具有一定的紧迫性。本文通过仿真的手段开展典型切入事故场景重建与乘员一体化防护仿真分析的相关研究。首先,基于真实的危险切入事故案例使用移动标尺时间插值法以及结合Pre Scan软件重建事故案例场景,并验证其有效性。搭建全工况控制策略模块与切入事故案例的动态仿真场景并进行预碰撞阶段的联合仿真。其次,依据美国高速公路安全管理局公布的有限元模型完成整车仿真模型的搭建,并根据试验数据和动画验证有限元模型的精度;基于志愿者实车试验数据和碰撞试验数据,搭建约束系统仿真模型并分别验证Pre-crash与In-crash阶段仿真模型的有效性,进而分析乘员的动态响应和碰撞损伤情况。然后,依据主动安全带的点爆试验搭建主动控制卷收器模块,用于分析主动安全带对乘员姿态响应和碰撞损伤防护的影响。最后,利用Kriging代理模型和多目标遗传算法并结合加权损伤准则（Weighted Injury Criteria,WIC）针对RTA18°仿真工况下的乘员约束系统进行优化设计,以获得最佳的防护效果。本文的仿真结果表明:当雷达探测角为18°（Radar Test Angle 18°,RTA18°）时,自动紧急制动（Autonomous Emergency Braking,AEB）系统的介入时刻提前145ms左右,且案例1和2主车碰撞时车速降低的最多分别为15.6km/h和24km/h。在预碰撞阶段,适配了原有约束系统案例1和2乘员的姿态发生了改变,其中头部最大的离位量分别为96.23mm和130.13mm;碰撞中乘员各部位均有不同程度的损伤,且在RTA18°工况下的损伤要低些。匹配主动控制卷收器后,乘员在预碰撞阶段的离位明显得到了改善,其中案例1和2胸部离位量分别降低了14.62mm和24.34mm,且碰撞中乘员大多数部位的损伤都有所降低,但左大腿力有所增加。通过优化结果可知,适当增大主动安全带预紧力、爆炸预紧力与安全带限力,提前爆炸预紧时刻以及气囊点爆时刻,能改善约束系统的防护效果。其中案例1和2的左大腿力分别降低了9.09%和17.42%,且乘员其它部位的伤害均有不同程度的减小,案例1乘员的HIC36和C3ms分别降低了12.19%和12.61%;案例2乘员的HIC36和C3ms分别降低了17.10%和6.51%。因此,AEB系统的搭配与乘员约束系统的匹配优化相结合获得了最佳的一体化防护效果。
程瑞[7]（2021）在《公路路侧事故风险评价与防控方法研究》文中研究说明我国路侧事故死亡率约占公路事故死亡率的40%,路侧事故严重程度长期居高不下的难题,已经成为阻碍社会可持续发展的焦点问题之一。公路路侧安全保障已成为交通管理部门面临的重要问题,开展公路路侧安全研究,对于提高公路行车安全水平、降低公路交通事故数量与死亡人数具有重要的理论价值和现实意义。论文利用PC-crash仿真软件收集路侧事故数据。结合路侧事故现场勘查和分析经验,研究选取道路线形指标（圆曲线半径、硬路肩宽度、纵坡坡度、超高横坡度、圆曲线加宽）、路面状况（路面附着系数）、交通特性（车速、车型）8个风险因素开展路侧事故仿真试验。使用 Chi-squared Automatic Interaction Detection（CHAID）决策树技术识别了影响路侧事故发生的显着性风险因素,根据树模型生成的分类规则探究不同风险因素组合对路侧事故的影响,据此针对道路指标设计提出安全改善措施。在显着性风险因素识别的基础上,利用路径分析方法开展“线形条件-路面条件-交通条件”多指标交互作用下的路侧事故系统致因机理分析,探究了不同显着性风险因素对路侧事故的影响程度。基于识别的显着性风险因素,论文利用贝叶斯网络构建路侧事故发生概率与事故风险因素之间的多元关系模型,实现了路侧事故概率在任意数量（1～5）风险因素影响下的量化分析。根据概率模型计算结果,借助“累计频率法”思想,研究确定了路侧事故多发点概率阈值,分别给出对应不同车型及运行车速的公路线形指标及路面附着系数阈值,据此提出了路侧事故潜在多发点鉴别规则,并予以案例验证。为了减少路侧事故损失,有针对性地提出安全改善策略,论文引入加速度严重性指数（Acceleration Severity Index,ASI）作为乘员伤害指标;利用PC-crash仿真软件构建车辆模型、道路模型及路侧护栏优化模型,通过设置不同车辆驶出速度、圆曲线半径、边坡坡度和路基高度,分别开展载重货车、小型客车在有、无路侧护栏设置情况下的驶入路侧试验;针对公路直线段和曲线段,利用多元回归分析分别拟合了基于ASI的载重货车、小型客车乘员伤害评估模型;利用Fisher最优分割算法确定了路侧事故严重度合理评价级数及各级对应的ASI阈值,并予以案例验证;将载重货车比例引入ASI乘员伤害评估模型中,进行模型改进,由此实现路侧事故严重度的定量评估;最后基于路侧事故发生概率和路侧事故严重度分级研究,提出了路侧事故风险评价方法。根据识别的显着性风险因素可知,车速是影响路侧事故是否发生的最显着性风险因素。故针对路侧事故高风险路段,论文利用贝叶斯判别技术构建基于显着性风险因素的路侧事故发生和不发生判别函数,由此给出对应不同车型、道路线形指标与路面条件的最高限速值计算模型,并予以案例验证。通过探究影响路侧净区宽度设计的主要因素,记录每次仿真车辆驶入路侧后的运动轨迹,标定车辆右前侧与行车道边缘的横向距离来确定路侧净区宽度;通过分析边坡净区宽度与车速、圆曲线半径的变化规律,分别给出直线段和曲线段针对不同运行速度和圆曲线半径的路侧净区宽度建议值。由于我国土地资源受限,在进行路侧净区设计前,应对路侧净区的设置条件开展研究。论文从公路用地指标限制考虑,根据路段路基高度、硬路肩宽度,结合研究得到的路侧净区宽度建议值,开展路侧净区设置条件研究。对于具备路侧净区设置条件的路段,首先根据路侧事故发生概率计算模型与路侧事故乘员伤害评估模型,构建由于设置路侧净区而产生的安全改善效益计算模型,随后从工程造价和征地费用两方面核算设置路侧净区产生的额外工程成本。通过分析效益成本比,并进一步评估设置路侧净区产生的社会稳定风险,建议是否应该设置路侧净区,并予以案例分析。
薛刚[8]（2021）在《考虑驾驶员道路熟悉程度的山区公路单车事故影响因素研究》文中指出随着我国提出全面建成交通强国的发展目标,山区公路交通也得到了快速发展。与此同时,山区公路复杂的驾驶环境对车辆性能、驾驶技能和注意力的要求高于非山区公路,导致其交通事故多发,且事故严重程度偏高等交通安全问题尤为突出。单车事故是其中最重要的事故类型之一,且在发生机理和关键影响因素方面与多车碰撞事故存在较大差异。此外,驾驶员道路熟悉程度是影响其驾驶行为的重要因素,以往研究表明该因素对驾驶行为和交通安全兼具积极和消极的影响。但目前相关研究采用不同的道路熟悉程度度量标准,没有统一的标准来区分高熟悉程度与低熟悉程度的驾驶员,使得不同研究成果之间不具有可对比性。由于对高与低熟悉程度驾驶员发生山区公路单车事故的相关因素、在事故中受伤严重程度的影响因素均缺乏认识,导致目前山区公路交通安全改善对策尚未考虑高与低熟悉程度驾驶员之间的差异,不利于制定并完善更加精准的对策。本文针对山区公路单车事故多发且事故严重程度偏高、驾驶员道路熟悉程度对驾驶行为和交通安全有重要影响等两个特性进行探索和研究。从驾驶员道路熟悉程度角度出发,揭示高与低熟悉程度驾驶员发生山区公路单车事故的相关因素、在事故中受伤严重程度的影响因素,旨在为山区公路高与低熟悉程度驾驶员降低事故发生频次及受伤严重程度提供更精准的对策和理论指导。本文的主要研究内容包括:（一）驾驶员道路熟悉程度度量方法及标准。首先,基于透镜模型,分析了不同道路熟悉程度驾驶员调整其驾驶行为过程的差异。其次,基于心理学领域关于熟悉程度度量的相关研究,提出了一种考虑驾驶员通行总时间和时间间隔的道路熟悉程度度量新方法。随后,通过解析基于驾驶员通行频率、基于驾驶员通过地点与常住地址间距离的道路熟悉程度度量方法的研究成果,得到高熟悉程度与低熟悉程度驾驶员驾驶行为产生显着差异的分界值,由此统一驾驶员道路熟悉程度的度量标准。最后,以事故发生地点与涉事驾驶员常住地址间空间距离为依据,将涉事驾驶员分为高熟悉程度和低熟悉程度两类,为后文影响因素分析模型中研究对象划分奠定了基础。（二）山区公路单车事故分布特征及驾驶员风险感知准确性研究。首先,通过搜集、处理并分析云南省山区公路单车事故数据,得到了其在驾驶员、车辆、道路、环境等方面的分布特征。由此定义了高与低熟悉程度驾驶员发生山区公路单车事故的相关因素分析模型、高与低熟悉程度驾驶员在事故中受伤严重程度影响因素研究模型中的自变量（包括事故发生季节、时间段、路段类型、天气状况、照明情况、限速值、事故类型、车龄、车辆类型、驾驶员年龄、性别、是否酒驾、是否使用安全带等）,并验证了自变量之间不存在多重共线性关系,为影响因素分析模型提供了数据基础。其次,为分析驾驶员对山区公路特殊路段危险程度的感知准确性,对比了急弯、连续长大下坡、险要路侧环境、隧道等4类特殊路段的主观风险值与客观风险值,并分析了驾驶员年龄、性别、事故经历及其受伤情况对感知准确性的影响。（三）高与低熟悉程度驾驶员发生山区公路单车事故的相关因素分析。基于山区公路单车事故数据,分别以驾驶员对事故发生地点具有高熟悉程度与低熟悉程度作为因变量。基于二元logistic回归模型,构建了高与低熟悉程度驾驶员发生山区公路单车事故的相关因素分析模型,并对比分析了高熟悉程度与低熟悉程度驾驶员模型结果之间的异同,发现研究结果之间存在较大差异。最后,分析了差异存在的原因,并分别从高熟悉程度和低熟悉程度驾驶员驾驶行为调整、山区普通公路和具有大量低熟悉程度驾驶员的山区旅游公路优化等两个方面,提出了山区公路单车事故预防的改善对策。（四）高与低熟悉程度驾驶员在山区公路单车事故中受伤严重程度影响因素分析。基于山区公路单车事故数据,采用标准有序probit模型和随机效应广义有序probit（REGOP）模型,构建高熟悉程度与低熟悉程度驾驶员受伤严重程度的影响因素分析模型。采用pseudo-R2值验证了所建立的REGOP模型适用性优于标准有序probit模型。研究结果表明,高熟悉程度与低熟悉程度驾驶员在事故中受伤严重程度的影响因素存在较大差异,同时显着影响两类驾驶员受伤严重程度的因素仅包括00:00-06:59时间段、雨天、侧翻事故类型,其它因素对两类驾驶员受伤严重程度的影响均不相同。其次,验证了驾驶员受伤严重程度影响因素具有时间稳定性。最后,分别从高熟悉程度和低熟悉程度驾驶员驾驶行为调整、山区普通公路和山区旅游公路优化等两个方面,提出了山区公路单车事故中缓解驾驶员受伤严重程度的改善对策。
段萌萌[9]（2020）在《山区高速公路高桥隧比路段行车安全机理与保障技术研究》文中认为我国中西部地区高速公路多穿行于崇山峻岭之中,在建设过程中形成了桥梁群、隧道群、桥隧群等特殊构筑物组合的高桥隧比路段,给驾驶人及车辆营造了特殊的运行环境,易发生由人-车-路-环境等因素综合作用的交通事故。目前,我国针对单体隧道以及隧道群已有较多的研究,但是对于山区高速公路高桥隧比路段的安全保障技术缺乏系统的研究,研究成果不能满足山区高速公路高桥隧比路段行车安全保障的要求,有必要对山区高速公路高桥隧比路段的事故特性及安全保障技术进行深入研究。对山区高桥隧比高速公路事故基本分布规律、事故构筑物类型分布规律、隧道事故空间分布规律进行了分析。基于多项Logistic理论,对高桥隧比路段事故严重程度影响因素进行分析,筛选出对事故严重程度影响显着的因素,分别建立了高桥隧比高速公路死亡事故、受伤事故影响因素模型。为山区高速公路高桥隧比路段行车安全保障技术的研究提供理论依据。对高桥隧比高速公路线形指标（主要包括平面线形指标、纵断面线形指标、隧道长度、桥梁长度）与事故率之间的关系进行了分析。以圆曲线半径、缓和曲线半径,直线长度、圆曲线长度、缓和曲线长度、竖曲线半径、纵坡坡度、纵坡坡长、隧道长度、桥梁长度以及年平均日交通量AADT,12个指标为自变量,以事故预测单元的事故数为因变量,基于负二项分布理论,建立了不同路段单元条件下高桥隧比高速公路单元事故预测模型。对驾驶员经过典型的高桥隧比路段时的视觉变化规律进行了研究。采用线性回归拟合的手段分析瞳孔面积变化趋势,以曲线斜率的大小表征视觉变化幅度。采用非参数检验Kruskal-Wallis H多组秩和检验对普通路基段、隧道入口、隧道内部、隧道出口四种路段瞳孔面积数据进行检验,探索高桥隧比路段不同区域驾驶员瞳孔面积数据差异性。对高桥隧比路段驾驶人视觉负荷变化规律及评价方法展开了理论及实车试验研究。采用瞳孔面积最大瞬态速度V?（t）作为评价指标描述驾驶员在隧道出入口的视觉负荷变化规律,以瞳孔面积最大瞬态速度值MTPA以及视觉震荡持续时间tc作为评判视觉负荷大小的依据,建立了隧道出入口驾驶员视觉舒适度评价体系。依据此评价指标体系确定隧道出入口的驾驶员视觉负荷程度,判断隧道出入口对行车安全的影响程度。最后,对山区高速公路高桥隧比路段行车安全保障技术进行了研究。针对隧道入口安全保障问题,提出在隧道入口前设置组合型视错觉减速标线,达到降低车辆进入隧道速度的效果。建立视错觉减速标线与隧道入口设置安全距离模型,求得错觉减速标线应设置于距离隧道入口的安全距离。采用UC-Win-Road仿真实验进行控速效果评价。为了改善车辆驶出视错觉减速标线终点至进入隧道这个过程的速度稳定性,提高行车舒适性,建议在隧道入口前将组合型视错觉减速标线与彩色防滑路面协同设置。以研究总结的山区高速公路高桥隧比路段风险源为基础,针对路与环境对驾驶人及车辆的安全影响进行了研究,构建了山区高速公路高桥隧比路段行车安全度评价体系,并提出了高桥隧比路段行车安全度等级评定方法。本文从人-车-路-环境,综合分析了高桥隧比高速公路的行车安全特性。论文的研究成果对于完善我国山区高速公路高桥隧比路段整体安全保障技术,提升高桥隧比路段的安全性具有理论价值与实践意义,为我国山区高速公路高桥隧比路段安全运营提供了技术支撑。
于海生[10]（2020）在《基于GM-BP组合模型的道路交通事故预测系统研究》文中指出随着改革开放以来,我国的经济发展迅猛,人民的生活质量越来越好,同时增长的还有城市的交通规模以及私家车的数量。传统的道路交通管理模式已经无法满足当代车流量的正常运转,堵车情况严重导致出行困难,交通堵塞的情况已经严重影响了城市的发展与进步,许多城市核心路段的交通系统仍然使用的是几十年前的设计规模与标准,我国现阶段大部分城市都受到交通问题的影响。所以,针对道路交通事故进行预测以及科学有效的管理和调控交通,设计一套高效的交通预测系统,具有十分重要的现实意义。本文以交通事故预测系统的设计与实现为目标,利用统计学、信息与计算科学等多种学科理论相融合,对交通事故的一般规律做出了估计,并针对我国交通事故的特点对系统进行设计,系统的设计主要包括数据采集、事故分析、数据查询以及评价预测四个方面。数据的采集主要是用来建立交通事故系统的数据库,事故分析主要对交通事故发生的时间和形态进行研究,分析交通事故的特性,数据查询主要通过对查询条件的设定,通过搜索条件来查看统计结果,最后评价与预测主要是对道路安全等级进行评定,同时对不同的预测方法进行比较,选取最优的预测方案。与此同时,本文还对系统的不同功能进行了测试,保证系统运行的效率与质量。作者希望通过本文的研究,实现交通安全事故预测系统,为我国道路交通更好的管理,及时采取正确高效的事故应对措施,提供有价值的参考意见。
二、高速公路与普通道路交通事故伤害特点对比研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、高速公路与普通道路交通事故伤害特点对比研究（论文提纲范文）
（1）货车分心驾驶行为对交通安全的影响研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 分心驾驶次任务研究方法 |
| 1.2.2 分心驾驶对车辆绩效影响研究 |
| 1.2.3 分心驾驶对交通流影响研究 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 2 货车分心驾驶典型次任务选择 |
| 2.1 基于自然驾驶观察法的货车分心行为研究 |
| 2.2 基于CRSS交通事故数据库的货车分心行为研究 |
| 2.3 货车分心驾驶典型次任务和场景的选取 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 货车分心驾驶模拟实验方案设计 |
| 3.1 实验设计 |
| 3.1.1 场景设计 |
| 3.1.2 分心次任务设计 |
| 3.1.3 实验思路 |
| 3.2 多车辆联动模拟实验平台的搭建 |
| 3.2.1 硬件平台 |
| 3.2.2 软件系统 |
| 3.2.3 其他辅助设备 |
| 3.3 实验方案 |
| 3.3.1 实验一:单车分心驾驶模拟实验 |
| 3.3.2 实验二:多车并行共线分心驾驶模拟实验 |
| 3.3.3 实验人员 |
| 3.3.4 实验流程 |
| 3.3.5 数据处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于IDM的分心驾驶跟驰模型研究 |
| 4.1 考虑分心驾驶的跟驰模型构建 |
| 4.1.1 智能驾驶人模型 |
| 4.1.2 基于IDM的分心驾驶跟驰模型 |
| 4.2 跟驰模型参数标定 |
| 4.2.1 跟驰片段与制动片段提取 |
| 4.2.2 跟驰模型参数标定方法 |
| 4.2.3 分心影响参数标定方法 |
| 4.3 跟驰模型的验证 |
| 4.3.1 跟驰模型参数标定结果 |
| 4.3.2 跟驰模型参数标定结果分析 |
| 4.3.3 分心影响参数标定结果 |
| 4.3.4 分心影响参数标定结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 分心驾驶对车辆绩效及车队稳定性影响研究 |
| 5.1 分心驾驶行为影响特征指标提取 |
| 5.1.1 特征指标提取方法 |
| 5.1.2 特征指标提取结果 |
| 5.1.3 特征指标分析方法 |
| 5.2 分心驾驶对车辆绩效影响研究 |
| 5.2.1 对车辆纵向驾驶绩效指标的影响 |
| 5.2.2 对车辆横向驾驶绩效指标的影响 |
| 5.2.3 对车辆跟驰行为指标的影响 |
| 5.2.4 综合影响分析 |
| 5.3 分心驾驶对车队稳定性影响研究 |
| 5.3.1 对后方车辆运动状态影响 |
| 5.3.2 稳定性影响理论分析 |
| 5.3.3 数值模拟 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于交通仿真的分心驾驶对交通流影响研究 |
| 6.1 考虑分心驾驶的换道模型 |
| 6.2 驾驶人随机分心模型 |
| 6.2.1 随机分心模型构建 |
| 6.2.2 随机分心模型验证 |
| 6.3 基于SUMO的分心驾驶影响仿真环境搭建 |
| 6.3.1 SUMO软件简介 |
| 6.3.2 考虑分心驾驶的交通仿真模型框架 |
| 6.3.3 模型框架的验证 |
| 6.4 仿真交通流特征评价指标 |
| 6.4.1 交通流效率评价指标 |
| 6.4.2 交通流安全水平评价指标 |
| 6.5 货车比例对交通流的影响 |
| 6.6 分心驾驶对交通流的影响 |
| 6.6.1 分心驾驶对交通流效率的影响 |
| 6.6.2 分心驾驶对交通流安全水平的影响 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要研究工作总结 |
| 7.2 主要创新 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）交叉口人车事故风险及伤害程度统计分析方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状总结 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 交叉口人车事故影响因素及相关理论研究 |
| 2.1 交叉口人车事故影响因素研究 |
| 2.1.1 人的因素 |
| 2.1.2 车辆因素 |
| 2.1.3 道路因素 |
| 2.1.4 环境因素 |
| 2.2 基于Quasi-Induced Exposure方法的事故风险研究 |
| 2.2.1 相关研究概述 |
| 2.2.2 Quasi-Induced Exposure方法介绍 |
| 2.3 道路交通事故严重程度研究 |
| 2.3.1 道路交通事故严重程度分类 |
| 2.3.2 数据异质性问题及严重程度分析模型概述 |
| 2.3.3 潜在类聚类分析方法介绍 |
| 2.3.4 随机参数有序Probit模型介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 交叉口人车事故基本分布规律研究 |
| 3.1 GES数据库介绍及数据提取 |
| 3.1.1 GES事故数据库介绍 |
| 3.1.2 我国道路交通事故信息采集发展情况及现存问题 |
| 3.1.3 数据提取及预处理 |
| 3.2 事故基本分布规律分析 |
| 3.2.1 交叉口人车事故场景 |
| 3.2.2 事故行人特征 |
| 3.2.3 事故驾驶人特征 |
| 3.2.4 事故车辆特征 |
| 3.2.5 事故时间特征 |
| 3.2.6 道路与环境特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 违规行为导致的交叉口人车事故风险分析 |
| 4.1 基于Quasi-Induced Exposure方法的分析过程 |
| 4.2 无控制交叉口分析结果 |
| 4.2.1 行人违规行为事故风险分析 |
| 4.2.2 驾驶人违规行为事故风险分析 |
| 4.3 信号控制交叉口分析结果 |
| 4.3.1 行人违规行为事故风险分析 |
| 4.3.2 驾驶人违规行为事故风险分析 |
| 4.4 停车/减速让行标志控制交叉口分析结果 |
| 4.4.1 行人违规行为事故风险分析 |
| 4.4.2 驾驶人违规行为事故风险分析 |
| 4.5 不同控制方式交叉口对比分析 |
| 4.5.1 不同控制方式交叉口行人违规行为事故风险对比 |
| 4.5.2 不同控制方式交叉口驾驶人违规行为事故风险对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于潜在类聚类分析的行人伤害程度影响因素研究 |
| 5.1 交叉口人车事故潜在类别聚类分析 |
| 5.1.1 模型建立过程及最佳聚类数确定 |
| 5.1.2 潜在类别特征分析 |
| 5.2 行人伤害程度分析模型建立 |
| 5.2.1 模型建立过程 |
| 5.2.2 参数估计结果与模型对比 |
| 5.3 行人伤害程度显着影响因素分析 |
| 5.3.1 行人特征及其行为因素的影响 |
| 5.3.2 驾驶人特征及其行为因素的影响 |
| 5.3.3 车辆及其状态特征的影响 |
| 5.3.4 道路与环境因素的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究内容总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）道路和环境影响下高速公路交通事故严重程度分析与预测（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 道路交通事故严重程度致因研究 |
| 1.2.2 道路交通事故严重程度预测研究 |
| 1.2.3 研究现状分析 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 2 高速公路交通事故数据处理与特征分析 |
| 2.1 事故数据变量选择与处理 |
| 2.2 高速公路交通事故特征分析 |
| 2.2.1 事故严重程度分类 |
| 2.2.2 道路条件特征分析 |
| 2.2.3 环境条件特征分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于XGBoost模型的高速公路交通事故严重程度影响因素分析 |
| 3.1 XGBoost相关理论 |
| 3.1.1 集成算法基本概念 |
| 3.1.2 XGBoost基本原理 |
| 3.2 基于SHAP的模型解释 |
| 3.3 基于XGBoost-SHAP value的事故严重程度影响因素分析 |
| 3.3.1 XGBoost超参数寻优 |
| 3.3.2 基于SHAP的模型解释分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 高速公路交通事故严重程度预测模型构建 |
| 4.1 贝叶斯网络的基本理论 |
| 4.1.1 贝叶斯网络基本原理 |
| 4.1.2 贝叶斯网络的学习 |
| 4.1.3 贝叶斯网络的推理 |
| 4.2 交通事故严重程度的贝叶斯网络构建 |
| 4.2.1 确定贝叶斯网络节点及其值域 |
| 4.2.2 贝叶斯网络结构学习 |
| 4.2.3 贝叶斯网络参数学习 |
| 4.2.4 贝叶斯网络学习结果验证 |
| 4.3 贝叶斯网络推理模型构建 |
| 4.3.1 构造端正图 |
| 4.3.2 确定变量消元顺序 |
| 4.3.3 构造团树 |
| 4.3.4 设置推理证据 |
| 4.3.5 推理学习 |
| 4.3.6 推理模型预测准确度验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 高速公路交通事故严重程度预测与分析 |
| 5.1 基于道路与环境影响的事故严重程度预测 |
| 5.1.1 基于道路条件影响的事故严重程度预测 |
| 5.1.2 基于环境条件影响的事故严重程度预测 |
| 5.1.3 道路与环境交互影响的事故严重程度预测 |
| 5.2 基于预测结果分析的安全管理措施 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于时空角度的高速公路交通事故致因与严重程度分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 道路交通事故影响因素分析 |
| 1.2.2 道路交通事故严重程度分析 |
| 1.2.3 考虑时空因素的道路交通事故研究 |
| 1.2.4 研究现状评述 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与结构框架 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 结构框架 |
| 2 高速公路交通事故特征分析 |
| 2.1 研究区域与数据介绍 |
| 2.1.1 研究区域介绍 |
| 2.1.2 研究数据介绍 |
| 2.2 交通事故时间分布特征 |
| 2.2.1 交通事故小时分布特征 |
| 2.2.2 交通事故星期分布特征 |
| 2.2.3 本文时间条件划分 |
| 2.3 交通事故空间分布特征 |
| 2.3.1 交通事故地形分布特征 |
| 2.3.2 交通事故路段分布特征 |
| 2.3.3 本文空间条件界定 |
| 2.4 交通事故总体特征分析 |
| 2.4.1 交通事故原因特征 |
| 2.4.2 交通事故形态特征 |
| 2.5 交通事故影响因素简要分析 |
| 2.5.1 驾驶人维度 |
| 2.5.2 车辆维度 |
| 2.5.3 道路维度 |
| 2.5.4 环境维度 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 高速公路交通事故数据处理与模型构建 |
| 3.1 关联规则挖掘算法 |
| 3.1.1 关联规则介绍 |
| 3.1.2 数据挖掘算法比选分析 |
| 3.1.3 Apriori算法及其优化 |
| 3.2 高速公路交通事故关联规则挖掘数据准备 |
| 3.2.1 数据预处理 |
| 3.2.2 样本结构设计 |
| 3.2.3 高速公路交通事故数据模型构建 |
| 3.3 Logit模型基础理论 |
| 3.3.1 有序Logit模型 |
| 3.3.2 多项Logit模型 |
| 3.3.3 模型检验理论 |
| 3.4 高速公路交通事故严重程度模型变量选取 |
| 3.4.1 因变量定义 |
| 3.4.2 自变量筛选 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 不同时空条件下的高速公路交通事故致因分析 |
| 4.1 不同时间条件下的平原高速公路交通事故关联规则挖掘 |
| 4.1.1 工作日平原高速公路交通事故关联规则挖掘 |
| 4.1.2 休息日平原高速公路交通事故关联规则挖掘 |
| 4.1.3 工作日和休息日平原事故关联规则挖掘结果比对 |
| 4.2 不同时间条件下的山区高速公路交通事故关联规则挖掘 |
| 4.2.1 工作日山区高速公路交通事故关联规则挖掘 |
| 4.2.2 休息日山区高速公路交通事故关联规则挖掘 |
| 4.2.3 工作日和休息日山区事故关联规则挖掘结果比对 |
| 4.3 不同时间条件下的丘陵高速公路交通事故关联规则挖掘 |
| 4.3.1 工作日丘陵高速公路交通事故关联规则挖掘 |
| 4.3.2 休息日丘陵高速公路交通事故关联规则挖掘 |
| 4.3.3 工作日和休息日丘陵事故关联规则挖掘结果比对 |
| 4.4 事故耦合机理比对与事故预防对策研究 |
| 4.4.1 不同地形条件下事故耦合机理比对 |
| 4.4.2 高速公路交通事故预防对策研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 不同时间条件下的高速公路交通事故严重程度分析 |
| 5.1 工作日平原高速公路交通事故严重程度建模分析 |
| 5.1.1 基于有序Logit模型的事故严重程度分析 |
| 5.1.2 基于多项Logit模型的事故严重程度分析 |
| 5.1.3 有序Logit与多项Logit模型的事故严重程度分析结果比对 |
| 5.2 休息日平原高速公路交通事故严重程度建模分析 |
| 5.2.1 基于有序Logit模型的事故严重程度分析 |
| 5.2.2 基于多项Logit模型的事故严重程度分析 |
| 5.2.3 有序Logit与多项Logit模型的事故严重程度分析结果比对 |
| 5.3 不同时间条件下事故严重程度分析与事故预防对策研究 |
| 5.3.1 工作日和休息日事故严重程度分析比对 |
| 5.3.2 高速公路交通事故预防对策研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文主要工作 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 虚拟变量汇总表 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）重庆高速公路交通安全评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献综述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 交通安全评价基本理论 |
| 1.3.2 交通安全评价的方法概述 |
| 1.4 本文的技术路线 |
| 第二章 重庆市高速公路交通安全评价指标体系的构建 |
| 2.1 高速公路交通安全影响因素 |
| 2.2 重庆市高速公路现状 |
| 2.3 重庆市高速公路交通安全现状 |
| 2.4 安全评价指标体系构建的原则和内容 |
| 2.4.1 高速公路交通安全评价指标体系构建的原则 |
| 2.4.2 高速公路交通安全评价指标体系构建的内容 |
| 第三章 重庆市高速公路交通安全评价模型构建 |
| 3.1 问卷设计发放 |
| 3.1.1 问卷设计 |
| 3.1.2 问卷发放 |
| 3.2 确定评价指标的权重 |
| 3.2.1 确定评价指标权重的基本原理与步骤 |
| 3.2.2 确定评价指标的权重 |
| 3.3 高速公路交通安全评估 |
| 3.3.1 模糊综合评价法的基本原理与步骤 |
| 3.3.2 构建模糊综合评价判断矩阵 |
| 3.3.3 评价结果分析 |
| 3.4 重庆市高速公路安全存在的问题 |
| 3.4.1 山区不利天气影响行车条件 |
| 3.4.2 山区道路线形复杂多变 |
| 3.4.3 山区路侧防护措施不够完善 |
| 3.4.4 山区交通管理与监督不到位 |
| 第四章 高速公路交通安全管理建议 |
| 4.1 强化应对不利天气的手段 |
| 4.2 复杂道路线形处加强警示 |
| 4.3 完善路侧防护措施 |
| 4.4 强化交通管理与监督 |
| 4.5 高速公路交通安全策略实施保障 |
| 4.5.1 加强全民交通安全教育 |
| 4.5.2 上级部门加强对交管部门的支持 |
| 4.6 改善计划 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）典型切入事故场景重建与乘员一体化防护仿真分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 道路交通事故重建研究现状 |
| 1.2.1 道路交通事故车辆运动轨迹研究现状 |
| 1.2.2 道路交通事故车速计算的研究现状 |
| 1.3 主被动防护研究现状 |
| 1.3.1 切入事故场景相关研究 |
| 1.3.2 主被动安全一体化防护研究现状 |
| 1.3.3 乘员碰撞损伤影响因素 |
| 1.3.4 乘员约束系统优化设计研究 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 2 事故场景重建及AEB动态场景仿真分析 |
| 2.1 事故视频碰前车速计算方法 |
| 2.1.1 距离插值法车速计算数学模型 |
| 2.1.2 网格法车速计算数学模型 |
| 2.1.3 移动标尺时间插值法车速计算数学模型 |
| 2.2 典型切入事故场景重建 |
| 2.2.1 事故案列描述 |
| 2.2.2 事故案例车辆运动信息计算 |
| 2.2.3 事故案例重建模型的搭建 |
| 2.2.4 车辆基础运动信息的加载 |
| 2.3 重建的事故场景有效性验证 |
| 2.3.1 典型动画时刻相对位置验证 |
| 2.3.2 事故车辆车速验证 |
| 2.4 典型切入事故AEB动态场景联合仿真分析 |
| 2.4.1 AEB控制策略及传感器模块配置 |
| 2.4.2 切入事故AEB动态场景仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 汽车碰撞仿真模型建立及验证 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 整车有限元模型构建及有效性验证 |
| 3.2.1 整车有限元模型的搭建 |
| 3.2.2 整车有限元模型验证 |
| 3.3 乘员约束系统仿真模型搭建及验证 |
| 3.3.1 碰撞阶段约束系统模型搭建 |
| 3.3.2 碰撞阶段约束系统有效性的验证 |
| 3.3.3 预碰撞阶段仿真模型搭建 |
| 3.3.4 预碰撞阶段仿真模型验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 制动和碰撞过程乘员一体化防护仿真分析 |
| 4.1 预碰撞阶段AEB系统对车辆运动的影响 |
| 4.2 预碰撞阶段乘员运动响应分析 |
| 4.2.1 预碰撞阶段边界条件加载 |
| 4.2.2 乘员运动响应分析 |
| 4.3 乘员碰撞损伤分析 |
| 4.3.1 切入事故场景整车碰撞仿真分析 |
| 4.3.2 碰撞过程运动脉冲的加载 |
| 4.3.3 乘员碰撞损伤影响分析 |
| 4.4 主动安全带对乘员损伤防护影响分析 |
| 4.4.1 主动预紧式安全带参数选取及建模 |
| 4.4.2 主动预紧式安全带对乘员预碰撞阶段姿态响应影响分析 |
| 4.4.3 主动预紧式安全带对乘员碰撞损伤影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 乘员约束系统参数匹配优化分析 |
| 5.1 优化平台概述 |
| 5.2 切入事故案例乘员约束系统参数匹配优化分析 |
| 5.2.1 优化流程 |
| 5.2.2 优化参数的选择及取值范围的确定 |
| 5.2.3 优化目标及决策机制 |
| 5.2.4 试验设计及响应面代理模型构建 |
| 5.3 优化结果分析 |
| 5.3.1 最优参数组的选取 |
| 5.3.2 优化前后乘员损伤分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（7）公路路侧事故风险评价与防控方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 物理量名称及符号 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 路侧事故致因 |
| 1.2.2 路侧事故严重度 |
| 1.2.3 路侧安全设计 |
| 1.2.4 国内外研究现状总结 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 2 公路路侧事故数据收集 |
| 2.1 试验场景搭建 |
| 2.1.1 交通事故模拟技术 |
| 2.1.2 车辆模型 |
| 2.1.3 道路模型 |
| 2.2 事故现场调查 |
| 2.2.1 公路线形指标 |
| 2.2.2 路侧环境 |
| 2.2.3 运行速度观测 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 公路路侧事故风险因素研究 |
| 3.1 路侧事故模拟试验 |
| 3.2 显着性风险因素识别 |
| 3.2.1 决策树模型 |
| 3.2.2 结果和讨论 |
| 3.3 显着性风险因素影响程度分析 |
| 3.3.1 路径分析 |
| 3.3.2 结果和讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 公路路侧事故发生概率预测与潜在多发点鉴别 |
| 4.1 贝叶斯网络模型概述 |
| 4.1.1 贝叶斯概率理论 |
| 4.1.2 贝叶斯网络概念 |
| 4.2 路侧事故发生概率预测 |
| 4.3 路侧事故潜在多发点鉴别 |
| 4.3.1 多发点鉴别方法概述 |
| 4.3.2 路侧事故多发点鉴别规则 |
| 4.4 案例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 公路路侧事故严重度评估 |
| 5.1 研究变量 |
| 5.1.1 试验参数 |
| 5.1.2 乘员伤害评价指标 |
| 5.2 车辆驶入路侧试验 |
| 5.2.1 试验场景 |
| 5.2.2 结果和讨论 |
| 5.3 路侧护栏模型 |
| 5.3.1 道路环境和车型 |
| 5.3.2 护栏优化模型 |
| 5.4 乘员伤害评价 |
| 5.4.1 试验结果 |
| 5.4.2 路侧事故乘员伤害评估模型 |
| 5.5 路侧事故严重度等级划分 |
| 5.6 案例分析 |
| 5.7 路侧事故风险评价 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 公路路侧事故防控方法研究 |
| 6.1 最高限速 |
| 6.1.1 贝叶斯判别原理 |
| 6.1.2 路侧事故判别模型 |
| 6.1.3 最高限速值计算模型 |
| 6.1.4 模型验证 |
| 6.1.5 案例分析 |
| 6.2 路侧净区宽度计算 |
| 6.2.1 净区宽度影响因素分析 |
| 6.2.2 仿真试验 |
| 6.2.3 路侧净区宽度建议值 |
| 6.3 路侧净区设置条件 |
| 6.3.1 总体思路 |
| 6.3.2 安全改善效益计算模型 |
| 6.3.3 工程成本计算模型 |
| 6.3.4 社会稳定风险 |
| 6.3.5 案例分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 博士学位论文修改情况确认表 |
（8）考虑驾驶员道路熟悉程度的山区公路单车事故影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及来源 |
| 1.1.1 山区公路交通安全问题突出 |
| 1.1.2 驾驶员道路熟悉程度对交通安全的重要影响 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 论文研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 国内外研究现状综述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 山区公路单车事故影响因素研究现状 |
| 2.2.1 山区公路单车事故中道路相关因素研究现状 |
| 2.2.2 山区公路单车事故中气象环境因素研究现状 |
| 2.3 驾驶员道路熟悉程度研究现状 |
| 2.3.1 驾驶员道路熟悉程度的度量方法 |
| 2.3.2 驾驶员道路熟悉程度对交通安全的影响 |
| 2.4 道路交通事故严重程度数据分析方法的研究现状 |
| 2.5 国内外研究现状评述 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 驾驶员道路熟悉程度度量方法及标准 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 驾驶员道路熟悉程度的经济效益分析 |
| 3.3 考虑驾驶员道路熟悉程度的驾驶行为调整过程分析 |
| 3.4 考虑驾驶员通行总时间、时间间隔的道路熟悉程度度量方法 |
| 3.4.1 驾驶员道路熟悉程度影响因素分析 |
| 3.4.2 驾驶员道路熟悉程度度量方法 |
| 3.4.3 案例分析 |
| 3.5 考虑通行频率的驾驶员道路熟悉程度度量方法及标准 |
| 3.6 考虑驾驶员通过地点与常住地址间距离的道路熟悉程度度量方法及标准 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 山区公路单车事故分布特征及驾驶员风险感知准确性 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 山区公路单车事故数据的来源及预处理 |
| 4.3 山区公路单车事故分布特征分析 |
| 4.3.1 山区公路单车事故中驾驶员相关特征分析 |
| 4.3.2 山区公路单车事故中车辆相关特征分析 |
| 4.3.3 山区公路单车事故中道路相关特征分析 |
| 4.3.4 山区公路单车事故中环境相关特征分析 |
| 4.3.5 变量的选取及多重共线性检验 |
| 4.4 山区公路驾驶员风险感知准确性 |
| 4.4.1 山区公路驾驶员感知风险调查 |
| 4.4.2 统计风险和感知风险的数值量化方法 |
| 4.4.3 驾驶员风险感知准确性结果分析与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 高与低熟悉程度驾驶员发生山区公路单车事故的相关因素分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究问题及方法概述 |
| 5.2.1 研究问题概述 |
| 5.2.2 研究方法概述 |
| 5.3 高与低熟悉程度驾驶员发生山区公路单车事故的相关因素分析模型构建 |
| 5.3.1 自变量筛选 |
| 5.3.2 模型构建 |
| 5.3.3 拟合优度检验 |
| 5.4 高熟悉程度驾驶员模型结果分析及讨论 |
| 5.4.1 高熟悉程度驾驶员模型结果分析 |
| 5.4.2 高熟悉程度驾驶员模型结果讨论 |
| 5.5 低熟悉程度驾驶员模型结果分析及讨论 |
| 5.5.1 低熟悉程度驾驶员模型结果分析 |
| 5.5.2 低熟悉程度驾驶员模型结果讨论 |
| 5.6 高与低熟悉程度驾驶员模型结果对比分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 高与低熟悉程度驾驶员在山区公路单车事故中受伤严重程度影响因素分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究问题概述 |
| 6.3 高与低熟悉程度驾驶员在山区公路单车事故中受伤严重程度研究模型 |
| 6.4 高熟悉程度驾驶员模型结果分析及讨论 |
| 6.4.1 高熟悉程度驾驶员模型结果分析 |
| 6.4.2 高熟悉程度驾驶员模型结果讨论 |
| 6.5 低熟悉程度驾驶员模型结果分析及讨论 |
| 6.5.1 低熟悉程度驾驶员模型结果分析 |
| 6.5.2 低熟悉程度驾驶员模型结果讨论 |
| 6.6 高与低熟悉程度驾驶员模型结果对比分析 |
| 6.7 驾驶员受伤严重程度影响因素的时间稳定性检验 |
| 6.8 山区公路单车事故的安全改善对策 |
| 6.9 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文研究工作总结 |
| 7.2 本文研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）山区高速公路高桥隧比路段行车安全机理与保障技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 山区高速公路高桥隧比路段安全现状 |
| 1.1.2 高桥隧比路段及高桥隧比高速公路定义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 隧道及桥隧群路段行车安全研究现状 |
| 1.2.2 交通事故严重程度影响因素研究现状 |
| 1.2.3 交通事故预测模型研究现状 |
| 1.2.4 隧道环境下驾驶员视觉负荷研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 高桥隧比高速公路交通事故特征分析 |
| 2.1 高桥隧比高速公路运营安全影响因素分析 |
| 2.1.1 人的因素 |
| 2.1.2 车的因素 |
| 2.1.3 路的因素 |
| 2.1.4 环境因素 |
| 2.2 高桥隧比高速公路事故分布规律 |
| 2.2.1 研究路段概况 |
| 2.2.2 数据收集及整理 |
| 2.2.3 事故数基本分布规律 |
| 2.2.4 事故发生点构筑物类型规律 |
| 2.2.5 隧道事故数空间分布规律 |
| 2.3 高桥隧比高速公路事故严重程度影响因素分析 |
| 2.3.1 多项Logistic理论 |
| 2.3.2 模型建立 |
| 2.3.3 模型检验 |
| 2.3.4 事故严重程度影响因素选取 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 高桥隧比高速公路事故预测模型研究 |
| 3.1 高桥隧比高速公路事故率与线形指标关系分析 |
| 3.1.1 事故率指标 |
| 3.1.2 平面线形指标与事故率的关系 |
| 3.1.3 纵断面线形指标与事故率的关系 |
| 3.2 高桥隧比高速公路事故率与构筑物关系分析 |
| 3.2.1 隧道长度与事故率的关系 |
| 3.2.2 桥梁长度与事故率的关系 |
| 3.3 高桥隧比高速公路事故预测模型构建 |
| 3.3.1 高桥隧比高速公路事故数据特性分析 |
| 3.3.2 负二项分布理论 |
| 3.3.3 事故预测模型变量选取 |
| 3.3.4 高桥隧比高速公路路段单元类型划分 |
| 3.3.5 事故预测模型构建 |
| 3.4 事故预测模型预测精度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 高桥隧比路段驾驶人视觉变化规律及视觉负荷评价 |
| 4.1 视觉特性表征指标选取 |
| 4.2 试验及数据采集 |
| 4.3 驾驶员视觉变化规律及变化趋势分析 |
| 4.3.1 视觉特性基本描述 |
| 4.3.2 视觉变化规律及变化趋势 |
| 4.3.3 瞳孔面积K-S正态分布检验 |
| 4.3.4 隧道不同位置瞳孔面积差异性检验 |
| 4.4 高桥隧比路段驾驶员视觉负荷评价 |
| 4.4.1 视觉负荷评价指标 |
| 4.4.2 视觉负荷评价体系 |
| 4.4.3 隧道入口视觉负荷变化规律分析 |
| 4.4.4 隧道出口视觉负荷变化规律分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 山区高速公路高桥隧比路段行车安全保障技术 |
| 5.1 隧道入口段安全保障技术 |
| 5.1.1 隧道入口前视错觉减速标线设置技术 |
| 5.1.2 隧道入口前视错觉减速标线与彩色路面协同设置技术 |
| 5.2 山区高速公路高桥隧比路段行车安全度评价体系 |
| 5.2.1 高桥隧比路段行车安全度评价体系构建 |
| 5.2.2 群层次分析法求取指标权重 |
| 5.2.3 评价指标分值统计方法 |
| 5.2.4 高桥隧比路段行车安全度等级评定方法 |
| 5.2.5 实例分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、参与科研课题 |
| 参考文献 |
（10）基于GM-BP组合模型的道路交通事故预测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 道路交通安全现状 |
| 1.3.2 交通事故预测研究进展 |
| 1.4 研究内容 |
| 第2章 相关理论与技术概述 |
| 2.1 道路交通事故的影响因素 |
| 2.1.1 人的因素 |
| 2.1.2 车辆因素 |
| 2.1.3 道路因素 |
| 2.1.4 经济因素 |
| 2.1.5 管理因素 |
| 2.1.6 交通法规因素 |
| 2.2 目前道路交通应用的数据采集技术 |
| 2.2.1 独立式信息采集技术 |
| 2.2.2 协作式信息采集技术 |
| 2.2.3 其他交通信息采集技术手段 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 GM-BP组合预测模型选择及验证 |
| 3.1 预测模型的选择 |
| 3.1.1 预测模型简介 |
| 3.1.2 BP网络结构 |
| 3.1.3 标准BP算法的不足及改进 |
| 3.1.4 BP神经网络设计的一般原则 |
| 3.2 基于改进的BP神经网络预测方法 |
| 3.3 灰色神经网络组合的道路交通事故组合预测模型 |
| 3.3.1 道路交通事故组合预测模型单项预测方法的选择 |
| 3.3.2 灰色理论和神经网络非线性组合的道路交通事故预测模型 |
| 3.4 基于GM-BP的组合预测模型实例应用 |
| 3.4.1 道路交通事故数据分析 |
| 3.4.2 基于灰色GM(1,1)模型的道路交通事故预测 |
| 3.4.3 基于GM-BP的道路交通事故组合预测 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 道路交通事故预测系统需求分析 |
| 4.1 系统总体需求分析 |
| 4.2 功能需求分析 |
| 4.2.1 事故数据采集与接收功能分析 |
| 4.2.2 事故分析处理功能分析 |
| 4.2.3 事故数据查询功能分析 |
| 4.2.4 安全评价与预测功能分析 |
| 4.2.5 交通控制及应急救援功能分析 |
| 4.3 非功能性需求分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 道路交通事故预测系统设计 |
| 5.1 系统架构设计 |
| 5.2 系统各模块的设计 |
| 5.2.1 事故数据采集与接收模块的设计 |
| 5.2.2 事故分析处理模块的设计 |
| 5.2.3 事故数据查询模块的设计 |
| 5.2.4 安全评价与预测模块的设计 |
| 5.2.5 交通控制及应急救援模块的设计 |
| 5.3 数据库设计 |
| 5.3.1 系统数据库 |
| 5.3.2 空间数据库 |
| 5.3.3 属性数据库 |
| 5.3.4 空间数据库和属性数据库的连接 |
| 5.4 数据库与系统各个模块的关系 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 道路交通事故预测系统实现 |
| 6.1 系统总体实现 |
| 6.2 系统各模块的实现 |
| 6.2.1 事故数据采集与接收功能的实现 |
| 6.2.2 事故分析处理功能的实现 |
| 6.2.3 事故数据查询功能的实现 |
| 6.2.4 安全评价与预测功能的实现 |
| 6.2.5 交通控制及应急救援功能的实现 |
| 6.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、高速公路与普通道路交通事故伤害特点对比研究（论文参考文献）
- [1]货车分心驾驶行为对交通安全的影响研究[D]. 梁星灿. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]交叉口人车事故风险及伤害程度统计分析方法[D]. 谷旭佳. 北京交通大学, 2021(02)
- [3]道路和环境影响下高速公路交通事故严重程度分析与预测[D]. 王坤. 北京交通大学, 2021(02)
- [4]基于时空角度的高速公路交通事故致因与严重程度分析[D]. 娄晨. 北京交通大学, 2021
- [5]重庆高速公路交通安全评价研究[D]. 刘晓. 重庆交通大学, 2021(02)
- [6]典型切入事故场景重建与乘员一体化防护仿真分析[D]. 孟祥志. 重庆理工大学, 2021(02)
- [7]公路路侧事故风险评价与防控方法研究[D]. 程瑞. 东北林业大学, 2021
- [8]考虑驾驶员道路熟悉程度的山区公路单车事故影响因素研究[D]. 薛刚. 华南理工大学, 2021
- [9]山区高速公路高桥隧比路段行车安全机理与保障技术研究[D]. 段萌萌. 重庆交通大学, 2020(01)
- [10]基于GM-BP组合模型的道路交通事故预测系统研究[D]. 于海生. 重庆交通大学, 2020(01)