交通事故现场安全性综合评价

交通运输系统工程与信息 ›› 2010, Vol. 10 ›› Issue (3): 105-109 .

交通事故现场安全性综合评价

张文会*;邓红星;王宪彬;何永明

东北林业大学交通学院，哈尔滨 150040

收稿日期:2009-08-13 修回日期:2009-10-13 出版日期:2010-06-25 发布日期:2010-06-25
通讯作者: 张文会
作者简介:张文会（1978-），男，黑龙江哈尔滨人，讲师
基金资助:
黑龙江省教育厅科学技术研究项目（11544011）; 中央高校基本科研业务费专项资金项目(DL09BB18)

Comprehensive Safety Evaluation for Traffic Accident Scene

ZHANG Wen-hui; DENG Hong-xing; WANG Xian-bin; HE Yong-ming

College of Traffic, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China

Received:2009-08-13 Revised:2009-10-13 Online:2010-06-25 Published:2010-06-25
Contact: ZHANG Wen-hui

摘要/Abstract

摘要： 为了研究交通事故现场安全性，避免二次交通事故的发生，建立了交通事故现场安全性评价指标体系，准则层为人因因素、车辆因素、道路与环境因素和管理因素4个指标，决策层共15个指标. 为了统一各评价指标的度量标准，分别采用隶属度和无量纲化函数对定性和定量指标进行无量纲处理，将各属性值变换到［0, 1］范围内. 再将处理结果作为学习样本，进行神经网络训练. 最后以典型交通事故现场有关参数的实测值输入三层BP神经网络评价模型，对交通事故现场安全性进行评价，评价结果为0.5584，安全性等级为一般. 实例应用结果表明，选取的评价指标合理，评价结果客观

关键词: 公路运输, 交通安全, 交通事故现场, 综合评价, 神经网络

Abstract: To analyze safety of traffic accident scenes and avoid secondary accident, evaluation index system of safety in accident scene was established. Criterion layer included human factor, vehicle factor, road and environment factor, and management factor. Decision layer was consisted of 15 index. To uniform all the indexes, membership degree and dimensionless function were adopted to deal with quantitative and qualitative index. The attribute values were transformed to ［0, 1］, which trained neutral network. The BP neutral network model of three levels was developed to evaluate the safety in traffic accident scene. The result was 0.5584 and safety grade was normal. Application shows that the evaluation index is logical and the conclusion is objective.

Key words: highway transportation, traffic safety, traffic accident scene, comprehensive evaluation, neutral network

中图分类号:

U491

张文会,邓红星,王宪彬,何永明. 交通事故现场安全性综合评价[J]. 交通运输系统工程与信息, 2010, 10(3): 105-109 .

ZHANG Wen-hui, DENG Hong-xing, WANG Xian-bin, HE Yong-ming. Comprehensive Safety Evaluation for Traffic Accident Scene[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2010, 10(3): 105-109 .

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参考文献

［1］陈斌，魏朗. 高速公路意外事件影响下的车辆跟驰模型［J］. 交通运输工程学报，2006，6（3）：103-108.［CHEN B, WEI L. Car-following model under influence of expressway acciden［J］. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2006，6（3）：103-108.］

［2］俞斌, 等. 道路交通事故的影响范围算法［J］. 城市交通，2008，6（3）：82-86.［YU B, et al. Method to determine the influence area of street accidents［J］. Urban Transport of China, 2008，6（3）：82-86.］

［3］王建军. 交通事件和干预作用影响下的高速公路车流波分析［J］. 重庆交通学院学报，2006，25（6）：104-108.［WANG J J. Expressway traffic flow wave analysis on the influence of traffic incidents and intervention process［J］. Journal of Chong Qing Jiao Tong University, 2006，25（6）：104-108.］

［4］王建军，黄兰华. 基于线性模型的高速公路交通事件和干预作用影响下的车流波分析［J］.武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2007，31（1）：172-175.［WANG J J, HUANG L H. Linear model based expressway traffic-flow wave analysis on the influence of traffic incidents and intervention process［J］. Journal of Wuhan University of Technology(Transportation Science & Engineering), 2007, 31（1）: 172-175.］

［5］贾顺平，唐祯敏. 基于微观模拟的城市快速路交通事故影响评价系统［J］.交通运输系统工程与信息，2006，6（1）：55-59.［JIA S P, TANG Z M. A micro simulation based evaluation system for thruway traffic accidents［J］. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2006，6（1）：55-59.］

［6］袁曾任. 人工神经网络及其应用［M］. 北京: 清华大学出版社，1999.

［7］中国公安部. 交通事故处理工作规范. 2005.

[1]	覃文文, 赛锦鸿, 戢晓峰, 吉选, 陈方, 李武. 考虑感知疲劳的货车服务区停车行为选择模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2025, 25(6): 285-293.
[2]	马飞虎, 陈晓燕, 孙翠羽, 田星彤. 高速公路收费站动态车道配置的在线优化方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2025, 25(5): 333-342.
[3]	江志娟, 陈美玲, 魏昕恬, 贺静文. 中重型纯电动卡车的减污降碳潜力研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2025, 25(5): 353-364.
[4]	谢秉磊, 冯健茜, 秦筱然. 多特征融合的网约车拼车起讫点需求时空预测[J]. 交通运输系统工程与信息, 2025, 25(4): 193-205.
[5]	陈喜群, 祝文琪, 吕朝锋. 融合轨迹时序与行为修正的车辆冲突风险预测[J]. 交通运输系统工程与信息, 2025, 25(4): 219-229.
[6]	高鹏飞, 郑伟, 王洪伟, 李晔. 基于多层网络加权投影的站内关键轨道区段识别研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2025, 25(4): 275-286.
[7]	陈邦举, 罗义凯, 陈磊磊, 伍翰廷, 项昌乐. 面向特征增强的危险品运单深度分析方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2025, 25(4): 306-316.
[8]	徐进, 罗松, 陈礼彪, 李涛, 王涛. 高速公路应急车道开放工况车辆运行特性[J]. 交通运输系统工程与信息, 2025, 25(3): 372-382.
[9]	杜鹏. 新时期我国交通运输业碳减排的任务与对策[J]. 交通运输系统工程与信息, 2024, 24(6): 1-4.
[10]	杜文举, 赵尚飞, 李引珍, 张建刚. 考虑前后多车的混合交通流稳定性与安全性分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2024, 24(6): 206-218.
[11]	胡正华, 周继彪, 毛新华, 张敏捷. 基于图像序列分析的城市道路交通事故预测[J]. 交通运输系统工程与信息, 2024, 24(5): 91-102.
[12]	李雷, 钱思达, 徐黎庆, 焦文玲, 张鑫, 张承虎. 基于生命周期评价的氢能重卡排放分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2024, 24(4): 292-299.
[13]	鲁文博, 张永, 李培坤, 王亭, 丛雅蓉. 自适应多视图融合图神经网络地铁客流预测模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2024, 24(3): 194-203.
[14]	李明捷, 王涛, 黄欣宁, 田杰, 姚霖昊. 考虑延误特征的航站楼离港聚集客流预测方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2024, 24(3): 240-254.
[15]	邓亚娟, 刘霜, 白钰, 刘文凤, 崔亮斌. 共享单车与公共交通多元关系分类及阈值研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2024, 24(2): 208-216.