高速公路交通流運行狀態(tài)與交通安全關系研究.pdf

1、傳統(tǒng)交通安全管理是靜態(tài)、被動的“事后”改善方法，通常在出現(xiàn)交通安全問題后才考慮如何改善交通安全狀況，并且投入成本非常高、見效慢，無法對高速公路交通安全問題做出迅速響應。近些年來，動態(tài)交通控制系統(tǒng)的出現(xiàn)使得動態(tài)交通安全管理成為可能，動態(tài)交通安全管理系統(tǒng)利用獲取的實時交通流數(shù)據判別交通事故風險，預測短時間內交通事故風險的變化，并通過指定的控制策略主動地調節(jié)交通流運行狀態(tài)，達到快速降低交通事故風險、主動提升交通安全的目的。
　　準確理解

2、交通流運行狀態(tài)與交通安全關系是實現(xiàn)動態(tài)交通安全管理的前提。在“人-車-路-環(huán)境”交互作用的復雜交通系統(tǒng)中，交通流動態(tài)特征、天氣特征和道路特征等因素共同作用于交通事故的發(fā)生。如何在眾多混雜因素干擾下準確捕捉交通流動態(tài)特征對交通安全的影響，是動態(tài)交通安全管理面臨的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)交通安全建模分析由于缺乏高精度交通流數(shù)據，通常將事故數(shù)據在時間和空間上進行集計，模型中的交通流變量是較長時間內的平均值，丟失了交通流在短時間內的變化信息，無法反應交通流動

3、態(tài)特征對事故風險的影響。因而，傳統(tǒng)交通安全模型難以應用于動態(tài)交通安全管理中。
　　論文依托國家自然科學基金優(yōu)秀青年科學基金項目“交通安全設計和評價”，系統(tǒng)研究高速公路交通流運行狀態(tài)與交通安全關系，主要研究工作包括如下四個方面:
　　(1)高速公路交通安全狀態(tài)劃分方法
　　論文第三章研究經典宏觀交通流狀態(tài)劃分理論與交通安全的關系?？紤]了三種經典宏觀交通流狀態(tài)劃分理論，分別為六級服務水平、三相交通流理論和四相交通流理論。對

4、于每種交通流狀態(tài)劃分理論，首先利用基于配對病例-對照數(shù)據的條件Logistic回歸定量評估交通流狀態(tài)對事故風險的影響，結果表明三種交通流狀態(tài)劃分理論與交通安全都存在相關性;其次，針對不同交通流狀態(tài)分別建立隨機森林模型，發(fā)現(xiàn)不同交通流狀態(tài)下事故發(fā)生機理存在顯著差異;最后，針對不同交通流狀態(tài)分別建立Logistic回歸，發(fā)現(xiàn)在不同交通流狀態(tài)下交通流動態(tài)特征與事故風險間存在不同的統(tǒng)計關系。
　　第三章的研究結果表明三種交通流狀態(tài)劃分理論

5、在解釋交通流動態(tài)特征與事故風險的關系時具有各自的優(yōu)勢:1）六級服務水平可以很好地解釋自由流下交通流動態(tài)特征與事故風險的關系;2）三相交通流理論可以很好地解釋交通流相變過程中產生的事故風險;3）四相交通流理論可以很好地解釋擁堵流下交通流動態(tài)特征與事故風險的關系。但是，三種交通流狀態(tài)劃分理論都存在一定的缺陷:1）六級服務水平不能準確地反映擁堵狀態(tài)下的事故風險;2）三相交通流理論不能準確地反映自由流狀態(tài)下交通流動態(tài)特征與事故風險的關系;3）四

6、相交通流理論不能準確地反映相變過程中產生的事故風險。因此，三種交通流狀態(tài)劃分方法都不適合直接作為交通安全狀態(tài)劃分方法。
　　為了更加準確捕捉交通流動態(tài)特征與事故風險的關系，論文第四章建立了高速公路交通安全狀態(tài)劃分方法。分別以交通流基本參數(shù)和危險交通流因子劃分交通安全狀態(tài)。
　　1)以交通流基本參數(shù)對交通安全狀態(tài)進行分類。利用相鄰路段交通流基本參數(shù)將交通流劃分為5種安全狀態(tài)，采用配對病例-對照研究方法量化不同安全狀態(tài)對事故風險

7、的影響，發(fā)現(xiàn)存在3種安全狀態(tài)與事故風險高度相關。累計分布曲線和方差分析的結果表明，速度離散差、上下游速度差等影響事故風險的交通流變量在不同安全狀態(tài)下的分布特征存在明顯差異;并針對不同安全狀態(tài)分別進行回歸分析，發(fā)現(xiàn)不同安全狀態(tài)下事故前兆特征存在顯著差異;最后，運用Fisher判別分析提出交通安全狀態(tài)的判別方法。
　　2)以危險交通流因子對交通流安全狀態(tài)進行分類。該方法綜合利用結構方程模型和聚類分析將交通流劃分為若干安全狀態(tài)，相比于前

8、一種交通安全狀態(tài)劃分方法，該方法不僅能夠很好地識別自由流與擁堵流的相變狀態(tài)，還可以更加細致地對自由流和擁堵流進行細分。并參考三種經典交通流狀態(tài)劃分理論，優(yōu)化交通安全狀態(tài)分類結果，形成9種交通安全狀態(tài)。相比于上述三種經典交通流狀態(tài)劃分方法，該交通安全狀態(tài)分類方法能夠更加準確地捕捉交通流動態(tài)特征與交通安全的關系。利用貝葉斯隨機參數(shù)回歸擬合交通流特征與事故風險在不同安全狀態(tài)下的關聯(lián)關系，結果表明，考慮交通安全狀態(tài)可以將實時事故風險模型的事故預

9、測精度提高7.0％。
　　(2)天氣特征、道路特征、交通流動態(tài)特征與事故風險的復雜關聯(lián)關系
　　論文第五章研究了天氣特征、道路特征、交通流動態(tài)特征與事故風險的復雜關聯(lián)關系。具體而言:1）研究了高精度天氣數(shù)據對事故風險的影響。其中，回歸分析表明天氣信息的加入能夠將模型的事故預測精度提高約6.8％，Bootstrap靴值分析表明惡劣天氣條件與交通流動態(tài)特征存在乘積和加和形式的交互效應。
　　2)利用隨機效應回歸對不同天氣條

10、件分別建模，發(fā)現(xiàn)在不同天氣條件下，交通流動態(tài)特征與事故風險存在不同的關系，不考慮天氣條件的模型無法準確捕捉惡劣天氣條件下交通流特征與事故風險的關系。
　　3)研究了道路特征對事故風險的影響。隨機效應回歸分析表明，不同道路特征條件下事故發(fā)生前的交通流特征存在明顯差異;多樣本回歸分析表明，在不同道路特征條件下，交通流動態(tài)特征對事故風險有不同的影響。
　　4)利用貝葉斯層次模型綜合研究了天氣特征、道路特征、交通流動態(tài)特征與事故風險

11、的復雜關聯(lián)關系。分析結果表明道路、天氣因素與交通流特征存在復雜的交互效應，相比現(xiàn)有模型，考慮三者間的交互效應，可以明顯提升模型對事故風險的判別精度。
　　(3)基于交通安全狀態(tài)的實時事故風險建模方法
　　論文第六章提出了基于交通安全狀態(tài)的實時事故風險建模方法。研究了實時事故風險建模方法存在的五個問題:樣本結構設計、鏈接函數(shù)形式、時空移植接口、事故風險空間相關性和事故風險時間相關性。研究結果表明:
　　1)樣本結構設計方

12、法顯著影響模型的估計結果。當事故和交通流數(shù)據充足，并且氣象數(shù)據可以獲取時，應采用非配對病例-對照樣本結構，這樣可以提升模型的擬合度和預測精度;當?shù)缆泛吞鞖馓卣鲾?shù)據無法獲取時，應采用配對病例-對照樣本結構，這樣可以消除道路和天氣特征等混雜因素的影響。
　　2)鏈接函數(shù)形式顯著影響模型的估計結果。t分布函數(shù)可以作為離散回歸模型的鏈接函數(shù)，當自由度取不同值時，t分布函數(shù)能夠產生形式不同的鏈接函數(shù);提出了基于t分布函數(shù)的離散回歸模型，該模

13、型能夠根據輸入樣本的特征自動確定合適的自由度。
　　3)實時事故風險模型無法直接進行時空移植，采用貝葉斯更新方法能夠顯著提高模型的時空移植性能，在有限數(shù)據條件下，貝葉斯更新方法可以將模型的預測精度提高10％～15％;在某高速公路數(shù)據非常有限的條件下，利用貝葉斯更新方法移植已有模型是一種有效的建模方法，相較于采用有限數(shù)據建?；蛘咧苯永靡延心Ｐ?，效果更為理想。
　　4)多種建模方法均表明，事故風險存在空間相關性。其中，空間隨機

14、效應自回歸模型對事故風險的空間相關性的擬合度最高，該模型中事故風險的空間相關性為0.495。
　　5)多種建模方法均表明，事故風險存在時間相關性。其中，時間效應自回歸模型最適合擬合事故風險的時間相關性，該模型中事故風險的時間相關性為0.854。
　　在此基礎上，首先，利用時空有限混合-隨機參數(shù)回歸方法建立實時事故風險模型，該模型不僅能夠考慮交通安全狀態(tài)，而且能夠考慮天氣特征、道路特征、交通流動態(tài)特征與事故風險的復雜關聯(lián)關系，

15、同時還可以處理上述5個建模問題;并利用馬爾科夫鏈蒙特卡洛仿真算法構建了該模型的求解方法。其次，利用車道粒度交通流數(shù)據，通過主成分分析和三階段序列回歸方法提出了預測事故碰撞形態(tài)與嚴重程度的方法。最后，推導了實時事故風險模型真實預測能力的計算方法，發(fā)現(xiàn)利用高精度交通流數(shù)據可以對事故風險做出有效判別;另外，模型真實預測能力不僅與模型本身擬合度有關，還與路段事故發(fā)生頻率有關，即在事故高發(fā)路段上，模型具有更好的預測精度。
　　(4)面向國內

16、有限數(shù)據的實時事故風險建模方法
　　論文第七章提出了面向國內有限數(shù)據的實時事故風險模型移植方法。首先，利用國內杭甬高速公路的有限數(shù)據從三個層次建立實時事故風險模型:不考慮交通安全狀態(tài)的模型，考慮交通安全狀態(tài)的模型，同時考慮道路天氣特征和交通安全狀態(tài)的模型;但三個模型的預測精度都很低，表明難以利用國內有限數(shù)據建立有效的實時事故風險模型。
　　其次，直接利用美國I-880高速公路相應的三個模型對杭甬高速公路數(shù)據集進行分析。結果表

17、明，美國模型對中國數(shù)據的預測能力非常有限，美國模型不能直接用于中國高速公路。
　　最后，通過貝葉斯更新方法，利用杭甬高速公路有限數(shù)據對美國I-880高速公路的三個模型進行移植，移植后的美國模型對中國數(shù)據的預測精度提高了約15％，能夠對杭甬高速公路事故風險做出有效預測;該移植方法比直接采用有限國內數(shù)據建?；蛘咧苯永妹绹Ｐ偷男Ч鼮槔硐?對比三個移植后的模型的估計結果，發(fā)現(xiàn)在移植過程中，考慮道路天氣特征和交通安全狀態(tài)，能夠明顯地提