论文部分内容阅读
为满足日益增长的交通运输需求,我国公路的通车里程不断扩大。2018年公路总里程为484.65万公里,相比于2017年增加了 7.3万公里,公路密度不断提升,公路可覆盖的范围也越来越广。随着公路通车里程不断增长,交通事故发生起数也不断上升。2018年共发生244937起交通事故,较2017年增加了 41888起,,2018年因交通事故死亡的人数为63194人,可见我国交通安全形势较为严峻。针对日益严峻的公路交通安全形势,对公路交通安全进行风险评价是十分必要的。公路交通安全风险评价能有效的鉴别事故隐患,减轻交通事故的严重程度,并对影响公路交通安全的风险因素进行评价,可以根据评价结果提出针对性的整改建议,极大地提高公路交通安全性,从而达到减少交通事故发生并降低事故伤害的目的,更好地保障人们的生命和财产安全。本文主要研究内容包括以下几个方面:深入挖掘公路交通安全的主要影响因素,建立风险评价指标体系。公路交通系统是一个动态的复杂的系统,影响公路交通安全的因素众多,主要包括道路因素、环境因素、车辆因素及人的因素四个方面,分别对四个影响因素展开研究,确定各影响因素所包含的具体指标,最终构建包括指标层、准则层及目标层在内的公路安全风险评价指标体系。基于贝叶斯网络构建公路交通安全风险评价模型。借助贝叶斯网络分析软件GeNIe,结合专家知识以及机器学习的内容,确定各风险节点之间的相互关系,从而构建贝叶斯网络。利用调查问卷所得数据确定各初始节点的值,进而构建完整的贝叶斯网络公路交通安全风险评价模型。利用所构建的基于贝叶斯网络公路交通安全风险评价模型进行逆向推理、敏感性分析,找出影响公路交通安全的主要因素,并提出针对性的整改建议。结合实例对构建的公路交通安全风险评价模型进行验证。本文以省道238为例进行公路安全风险评价,对公路交通安全风险评价过程进行详细阐述,最终得出风险评价的结果。同时运用层次分析法对省道238进行安全性分析,将所得结果与基于贝叶斯网络进行安全性评价的结果进行对比。通过对比验证了所构建的基于贝叶斯网络进行公路安全风险评价模型的科学性、可靠性及准确性。