智能交通系统数据分析课件9第九章.pptx
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- 智能 交通 系统 数据 分析 课件 第九
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1、安全应用的数据分析安全应用的数据分析9.1简介众所周知,大多数公路上的交通事故是人为错误造成的。在警察的事故报告中并没有详细地描述这些人为错误,而事故报告通常是许多交通安全研究的主要数据来源。本章将首先汇总主题涉及公路安全的相关研究,因缺乏详细数据导致的现有交通安全研究局限性及因移动设备和传感器技术的发展而带来的机遇将在后续被论证。9.2安全研究概述9.2.1人为因素:研究交通安全中人为因素影响的主要目的是为了了解不同环境、车辆和道路设计、交通状况及驾驶人身心状况如何影响驾驶人驾驶表现。鉴于大多数公路交通安全事故是由人为错误引起的,因此许多已有研究多围绕能见度和照明、人车界面、驾驶人辅助系统设
2、计和分心驾驶等因素对公路安全影响展开。9.2安全研究概述9.2.2事故数量和频率模型:事故数量和频率建模是交通安全研究的另一个主要组成部分。使用事故数量模型,可以预测特定交通设施在不同条件下的预期事故数(例如在应用不同安全策略的条件下)。事故数量的建模结果可用于:用以识别高危交叉口的热点分析;寻找解释变量中引发事故的主要原因;进行成本效益分析以优化安全改进工程的资金配置;进行事前和事后研究;制定事故修正因子。9.2安全研究概述9.2.3事前和事后研究:事前和事后研究通常用于评估安全策略的有效性。事前和事后研究常采用的四种方法朴素的事前与事后研究方法;经验贝叶斯法;基于对照组的事前和事后研究;基
3、于横断面数据的事前和事后研究。9.2安全研究概述9.2.4事故受伤严重程度建模:事故损伤严重程度是用来了解单个事故的损伤情况(无论对乘客还是驾驶人)与解释变量之间的关系,其研究结果可用于改进车辆、道路和交通控制装置的设计并为制订新的交通法规提供依据。事故损伤的严重程度通常标记为五个等级:未受伤非致残性损伤致命未受伤但有疼痛致残性损伤9.2安全研究概述9.2.5商用车辆安全性:商用车辆安全性研究包括,检测疲劳驾驶、约束服务时间(HOS)的规则制订与评估、提升安全带使用率的方法、非侵入式货车及货物检查工具研究等。这些研究旨在利用先进的统计工具将解释性因素与不同程度的事故风险相关联,并将研究结果用于
4、进一步完善现有的 HOS 法规或制定新的商用车辆安全条例。9.2安全研究概述9.2.6数据驱动的公路巡查计划:IBM7 开发了一种主动式数据驱动系统,以帮助田纳西州公路巡警(THP)动态分配其有限的资源以应对交通违章、降低交通事故发生风险并更好地对事故作出响应。这样的系统是建立在先前事故、酒驾事件和公共事件的时空数据之上,并考虑了天气状况和假期因素。这套数据驱动的安全预测系统可以看作是事故数量模型的扩展,区别在于事故数量模型将年平均日交通量作为输入变量,而不考虑交通流量的变化;同样的,事故数量模型也不能把事故与偶发事件(例如假期、公共事件、飓风和暴风雪等)联系起来。9.2安全研究概述9.2.7
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