高速典型路段交通事故特征分析

论文总字数：50515字

摘 要

众所周知，高速公路是由基本路段，合流区，分流区和交织区组成。在合流区，分流区和交织区，受到匝道的影响，由于大量的车道换道的行为，主路交通流和支路进入以及流出的交通流之间存在大量的交通冲突。不像大部分过去关于高速公路的研究，这项研究分别地调查了基本高速公路路段，单匝道影响路段以及多匝道影响路段的事故特性。

这个研究旨在探讨不同高速公路路段的事故类型和影响因素。研究中所用到的交通数据是来自美国，加利福尼亚州I-880高速公路连续6年内采集到的数据。

首先，不同路段的事故类型数据通过使用非线性典型相关性分析和可能性检验进行研究。结果显示交织分流区路段是更有可能发生严重的交通事故，然而双重分流区路段发生财产损失事故的可能性更大；双重合流区路段更有可能发生擦边的事故；然而交织分流区路段确有一个相反的结论，交织分流区和合流交织区路段是更有可能发生追尾事故；相比于其它路段，双重合流区路段发生撞击物体的事故可能性相对较低。其次，事故影响因素通过多元Logit模型判别，并用弹性分析法研究各自变量对高速公路事故的影响程度。结果表明不同的交通流因素、环境因素、和线型设计因素明显地影响了不同高速公路路段发生事故的可能性。

关键词：高速公路 事故种类 非线性典型相关性分析 可能性检验 影响因素

ABSTRACT

As is known to all, the freeway are composed of basic freeway segments, merge segments, diverge segments and weaving segments. On merge segments, diverge segments and weaving segments, the ramp influence segments produce more traffic conflicts between mainline traffic and exiting or entering traffic due to the intensive lane changing maneuvers. Unlike most of the previous studies on freeway segments, this study separately investigates basic freeway segments (type N), single-ramp influence segments (type M, type W, and type D) and multiple-ramp influence segments (type MM, type DD, type MW, and type WD).

This study aimed to explore crash types and contributing factors to crash on different freeway segments. The used crash and traffic data were collected on the I-880 freeway for six years in California, United States.

The crash types on different freeway segments then were analyzed by the nonlinear canonical correlation analysis (NLCCA) and proportionality tests. The results showed that WD segments are more likely to have an injury or fatal crash, while DD segments are more likely to have a property damage only (PDO) crash; MM segments are more likely to have a sideswipe crash, while WD segments have an opposite effect; WD and MW segments are more likely to have a rear end crash; MM segments are less likely to have a hit object crash as compared to other segments.

The contributing factors were identified by multinomial logit models，and the results showed that different traffic variables, environmental variables and geometric variables significantly affected the likelihood of crashes on different freeway segments.

Key Words: Freeway; Crash Type; NLCCA; proportionality tests; Contributing factors

目录

摘要 2

ABSTRACT 3

目录 4

第一章 绪论 6

1.1 选题的背景与意义 6

1.2 国内外研究现状 7

1.2.1 国外研究现状 7

1.2.2 国内研究现状 10

1.2.3 国内外研究总结 10

1.3 论文研究目标与主要内容 11

1.3.1 研究目标 11

1.3.2 研究内容 11

1.3.3 技术路线 12

1.4本章小结 14

第二章 数据准备与特性 14

2.1 数据来源 14

2.1.1 调查区域介绍 15

2.1.2 事故数据介绍 15

2.1.3 天气数据 16

2.1.4 道路数据 17

2.1.5 交通流数据 17

2.2 高速公路路段划分 18

2.3 实验设计 21

2.4 数据预处理 22

2.4.1 数据取样 22

2.4.2 过滤交通流数据 23

2.5 本章小结 26

第三章 不同路段的事故类型以及特性分析 26

3.1 算法介绍 26

3.1.1 非线性典型相关性分析 26

3.1.2 二元Logit模型 27

3.2 二元Logit模型进行概率检测 27

3.3 非线性典型相关性分析 28

3.3.1 各个指标的测量与计算 28

3.3.2 各个指标的赋值 30

3.3.3 拟合结果 31

3.3.4 统计值计算 32

3.3.5 统计结果 32

3.4 本章小结 36

第四章 不同路段的交通事故风险模型 37

4.1 算法介绍 37

4.1.1 多元Logit模型 37

4.1.2 弹性分析 38

4.2 多元Logit模型和弹性分析 38

4.2.1 环境因素 45

4.2.2 线型设计因素 45

4.2.3 驾驶员因素 46

4.2.4 车辆因素 46

4.2.5 交通流因素 46

4.3 高速公路安全性能提升措施 47

4.3.1 可变限速控制策略 47

4.3.2 入口匝道动态整体控制 47

4.3.2 信息发布系统 47

4.4 本章小结 48

第五章 结论与展望 48

5.1 研究结论 48

5.1.1高速公路典型路段事故特性 48

5.1.2 不同路段交通事故风险模型 49

5.2 主要创新点 49

5.2.1 高速公路研究路段划分 50

5.2.2 高速公路路段与不同类型的事故关联性分析和显著性检验。 50

5.2.3 构建不同路段的交通事故风险模型 50

5.3 研究展望 51

致谢 51

参考文献 51

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