城市道路网络结构参数对交通安全的影响分析

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摘 要

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城市道路网络结构参数对交通安全的影响分析

21113219 袁忠琪

摘 要

道路交通安全是社会热点经济问题，如果处理不当将导致生命财产的巨大损失。为了提高道路交通安全性，要获得对交通系统安全性的全面了解。但这是很困难的，因为道路交通是一个十分复杂的系统，会受到环境，道路几何特征，交通特性和驾驶员特性等各种风险因素的多样性的影响。

更重要的是，对交通系统安全性的进一步了解可能会受到阻碍，因为事故的发生是离散的，并且通常是零星的和随机的事件。因此，道路安全管理的着重研究问题就是如何进行较为确切的关于交通系统的安全评估和预测。

本研究结合现有文献，《贵阳市近期轨道交通线网规划图（2010-2020）》和贵阳市路网分布对贵阳市进行交通小区划分，对贵阳市原始交通事故数据进行地点提取，对提取的数据在ArcGIS软件中与城市交通小区划分、道路网络、交通特征数据进行匹配，并用ArcGIS对数据进行可视化处理。对处理过的数据用SPSS进行回归分析，研究路网特征参数对交通安全的影响。利用所得结论，结合现有研究，依次分析逻辑回归模型，贝叶斯预测模型与灰色马尔科夫链预测模型，提出区域交通事故预测方法。

关键词：交通小区，交通事故，道路类型，交通流量类型，区域交通事故预测模型

Abstract

Road traffic safety is a social hotspot economic problem, if handled it improperly it will lead to huge losses of life and property. In order to improve the safety of road traffic, obtain a comprehensive understanding of the safety of the traffic system. This is very difficult, because road traffic is a very complex system, it will be effected by the environment, road geometry, traffic and the driver’s characteristics and other risk factors of diversity.

More importantly, further understanding of the safety of the traffic system may be hampered because the occurrence of the accident is discrete and is usually a sporadic and random event. Therefore, the road safety management focused on research is how to carry out more accurate on the safety assessment and forecasting of the traffic system.

This study combined with the existing literature, "The recent rail transit network planning (2010-2020) of Guiyang" and road network distribution of Guiyang , the traffic area of ​​Guiyang , the original traffic accident data for location extraction,matching the data in the ArcGIS software with the urban traffic district division, road network and the traffic characteristics, and use ArcGIS to visualize the data. The processed data were analyzed by SPSS to study the influence of road network characteristic parameters on traffic safety. Based on the existing conclusions, this paper analyzes the logistic regression model, the Bayesian prediction model and the gray Markov chain prediction model, and puts forward the method of regional traffic accident prediction.

KEY WORDS: TAZ, traffic crash, road type, traffic volume type, regional traffic accident prediction mode

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1背景介绍 1

1.2研究目的、内容及意义 1

1.2.1研究目的 1

1.2.2研究内容 1

1.2.3研究意义 2

1.3国内外研究现状综述 2

1.3.1国外研究现状 2

1.3.2国内研究现状 3

1.3.3现有研究存在的缺陷 5

1.4研究技术路线及论文层次 5

第二章 贵阳市交通小区划分与交通事故数据分析 7

2.1贵阳市交通小区划分 7

2.1.1交通小区划分原则 7

2.1.2贵阳市市区交通小区划分 7

2.1.3贵阳市郊区交通小区划分 8

2.2交通事故数据预处理与分析 8

2.2.1研究背景 8

2.2.2数据清洗 8

2.2.3贵阳市交通事故数据初步分析 9

2.3交通事故数据可视化分析 13

2.3.1贵阳市交通事故数据统计 13

2.3.2贵阳市交通事故分布 14

2.4交通事故热点地区分析 25

2.4.1主要事故类型与发生地点分析 25

2.4.3对减少主要事故地点事故数的建议与意见 29

2.5.1路网结构对交通事故的影响 30

2.5.3空间用地类型对交通事故的影响 31

第三章 区域交通事故预测模型 33

3.1影响交通事故的其他道路参数 33

3.1.1行车道宽度对交通事故的影响 33

3.1.2超高等其他道路设计参数对交通事故的影响 33

3.2用SPSS分析道路类型与交通流量对事故数的影响 34

3.2.1道路类型与事故发生的单因素Logistic回归分析 34

3.2.2交通流量与事故发生的单因素Logistic回归分析 34

3.2.3交通流量与道路类型对事故发生的交互影响 35

3.3区域交通事故预测模型 39

3.3.1逻辑回归预测模型 39

3.3.2贝叶斯预测模型 39

3.3.3 灰色马尔科夫链预测模型 40

第四章 结论与改善建议 43

4.1结论与建议 43

4.1.1事故高发地点汇总与改善意见 43

4.1.2道路因素的分析与改善意见 44

4.1.3其他因素的分析与改善意见 44

4.2总结 45

4.2.1全面总结 45

4.2.2 改进意见 45

第五章 展望 46

5.1本文主要工作 46

5.2研究展望 46

致 谢 48

参考文献 49

1. 绪论

1.1背景介绍

交通规划模型通常用于估计未来的交通运输模式，高峰期所使用的交通工具，行驶时间以及各种环境或其他相关的交通流特征。但是，在交通规划过程中，很少有明确的考虑到交通安全。这种遗漏归因于各种因素，其中包括缺乏在此研究过程中估计事故次数所需的可用工具。

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