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    基于DDE EMMAAT TE EL L
    --I IS SMM事故路段行車風險因素辨識模型

    2015-11-07 11:12:02張文會趙軍芳羅文文李德才
    關(guān)鍵詞:事故現(xiàn)場行車層級

    張文會 趙軍芳 羅文文 李德才

    東北林業(yè)大學(xué),交通學(xué)院,哈爾濱 150040

    基于DDE EMMAAT TE EL L
    --I IS SMM事故路段行車風險因素辨識模型

    張文會趙軍芳羅文文李德才

    東北林業(yè)大學(xué),交通學(xué)院,哈爾濱 150040

    為了定量分析事故路段行車風險因素,保障事故現(xiàn)場的安全性,集成DEMATEL-ISM方法對其影響因素進行辨識和分析。首先基于人-車-路(環(huán)境)及管理的系統(tǒng)理論,建立事故路段行車風險影響因素集,即駕駛員因素、車輛因素、道路與環(huán)境因素和管理因素,具體分為年齡、駕齡和性別等20個因素,然后以Delphi法確定各個影響因素之間的關(guān)系。集成DEMATEL-ISM法,建立事故路段行車風險影響因素辨識模型。通過計算可達矩陣,獲得影響因素的5層遞階結(jié)構(gòu)模型,即第一層級為駕駛員駕齡、疲勞程度和反應(yīng)判斷能力等6個因素,第二層級為駕駛里程及車輛類型等8個因素,第三層級為駕駛員年齡等3個因素。研究結(jié)果為事故路段的安全管理提供理論依據(jù)。

    交通工程;事故路段;行車風險;因素辨識;層級結(jié)構(gòu)模型

    0 引 言

    發(fā)生交通事故后,事故現(xiàn)場一般會處于長時間的封閉狀態(tài),事故路段的交通特性也隨之發(fā)生改變?,F(xiàn)場人員、事故車輛、散落物、天氣狀況以及現(xiàn)場管理等因素都會影響事故路段的行車安全。事故路段行車風險關(guān)系到二次交通事故的發(fā)生率以及現(xiàn)場人員的生命財產(chǎn)安全,事故路段風險管理與控制越來越引起交通安全研究人員的關(guān)注。

    國外學(xué)者對事故路段行車風險的研究主要以期盡量減少事故存在的時間和空間,從交通事件快速識別以及快速反應(yīng)等方面展開研究,國內(nèi)學(xué)者對事故路段行車風險的研究主要有高速公路事故路段限速方案[1],事故現(xiàn)場的安全性綜合評價[2],交通事件的影響范圍[3,4],并且也多見交通事件的快速檢測與反應(yīng)[5,6],但國內(nèi)和國外對于從根本上分析事故路段的行車風險影響因素進而保障行車安全的研究尚不多見。

    本文將決策實驗室分析法(DEMATEL)和解釋結(jié)構(gòu)模型法(ISM)相結(jié)合,在構(gòu)建事故路段行車風險影響因素集的基礎(chǔ)上,建立基于DEMATEL-ISM的事故路段行車風險影響因素識別模型,確定影響事故路段行車風險的關(guān)鍵因素。

    1 事故路段行車風險影響因素集

    交通事故的發(fā)生是人、車、路以及環(huán)境等多因素耦合失調(diào)的結(jié)果,對于事故路段,交通特性發(fā)生改變,危險因素增加。為了提高事故路段的安全性,降低行車風險,有必要對事故路段的行車安全影響因素進行分析,建立事故路段行車風險影響因素集。

    事故路段的安全影響因素主要有人的因素、車輛因素、道路與環(huán)境因素以及管理因素,本文根據(jù)系統(tǒng)完整、層次分明和簡明科學(xué)的原則從這四個方面提取了20個因素,建立事故路段行車風險影響因素集,見表1。

    表1 事故路段行車風險影響因素集Tab.1 Driving risk factor set of road traffic accident section

    2 事故路段行車風險影響因素辨識模型

    2.1直接影響矩陣

    結(jié)合行車風險影響因素,基于Delphi法確定影響因素兩兩之間的關(guān)系,建立直接影響矩陣dW,見表2。本次研究遴選的調(diào)查對象為交通工程領(lǐng)域的專家,發(fā)出調(diào)查問卷40份,收回30份,專家積極系數(shù)為75%。

    表2 直接影響矩陣Tab.2 The influence matrix

    表2中,數(shù)字3表示兩個因素之間強相關(guān),2表示兩個因素之間中等相關(guān),1表示兩個因素之間弱相關(guān),0表示兩個因素之間沒有直接影響關(guān)系。

    2.2綜合影響矩陣

    首先將直接影響矩陣規(guī)范化,公式為:

    式中,I為單位矩陣,表示因素對自身的影響。

    2.3整體影響矩陣

    綜合影響矩陣只考慮了不同因素之間的相互關(guān)系,并沒有反應(yīng)對自身的影響,因此需要計算反應(yīng)系統(tǒng)因素的整體影響矩陣,計算公式為:

    2.4可達矩陣

    由整體影響矩陣H確定可達矩陣R為:

    式中,λ為給定閾值,可由專家或決策者根據(jù)實際問題而定,主要目的是舍去影響程度較小的影響關(guān)系,簡化系統(tǒng)結(jié)構(gòu),便于系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)的劃分。根據(jù)事故路段行車安全的實際情況(20n=),取=0.15λ。由公式(1)~(5)可確定事故路段行車風險影響因素的可達矩陣,見表3。

    表3 可達矩陣Tab.3 The reachable matrix

    根據(jù)可達矩陣R,可以確定可達集R(Si)與前因集A(Si)。其中R(Si)為第Si行rij為1的列對應(yīng)的因素集,A(Si)為第Si列rij為1的行對應(yīng)的因素集。

    2.5層級辨識模型

    當可達集R(Si)與前因集A(Si)滿足:

    則可判定R(Si)為該級可達矩陣的最高因素集,找出一級最高因素集后,劃去這些因素對應(yīng)的行和列,劃分可達矩陣,重復(fù)尋找其他級可達矩陣的最高因素集。

    經(jīng)過計算可得影響因素S2、S5、S6、S9、S14和S18滿足公式(6)。因此,第一級因素集為:

    劃去可達矩陣中因素S2、S5、S6、S9、S14和S18對應(yīng)的行和列,依次計算分析可得:

    因此,事故路段行車風險因素多級遞階結(jié)構(gòu)模型見圖1。

    分析圖1可知,第1層級為駕駛員駕齡、疲勞程度、反應(yīng)判斷能力、車輛速度、事故區(qū)通車寬度以及事故現(xiàn)場處置的規(guī)范性,這六個因素兩兩之間相互影響相互制約,是影響事故路段行車風險的最直接因素;第2層級為駕駛里程、車輛類型、車輛性能、交通流量、封閉車道數(shù)、事故現(xiàn)場位置、交通信息發(fā)布的廣度和速度以及事故現(xiàn)場速度限制,這八個因素對第一層級因素有直接影響,是影響事故路段行車風險的潛在因素;第3層級為駕駛員年齡、事故現(xiàn)場天氣狀況以及能見度,這三個因素直接影響第二層級因素并且通過第二層級因素影響第一層級因素;第4層級為車輛超載超限和貨車比例,這兩個因素對第三層級因素有直接影響并且通過第三層級因素對第一和第二層級因素產(chǎn)生影響;第5層級為駕駛員性別,該因素是影響事故路段行車風險的最底層因素。

    圖1 事故路段行車風險因素多級遞階結(jié)構(gòu)模型Fig.1 The multilevel hierarchical structure for driving risk of traffic accident section

    3 結(jié) 論

    發(fā)生交通事故后,事故現(xiàn)場在人員、車輛、道路和環(huán)境以及管理等因素的耦合作用下,車輛通過時具有一定的行車風險。本文從人-車-路(環(huán)境)及管理的系統(tǒng)理論出發(fā),分析并提取影響事故路段行車風險的20個因素,構(gòu)建事故路段行車風險影響因素集?;贒eiphi法確定各個因素之間的相互關(guān)系,采用DEMATEL-ISM法建立事故路段行車風險影響因素辨識模型。研究結(jié)果表明,影響事故路段行車風險的最直接因素為駕駛員駕齡、疲勞程度、反應(yīng)判斷能力、車輛速度、事故區(qū)通車寬度以及事故現(xiàn)場處置的規(guī)范性。該研究結(jié)果與結(jié)合事故路段的實際情況進行影響因素理論分析的結(jié)果基本相符,為進一步研究事故路段風險管理和控制、提高事故路段行車安全提供了理論依據(jù)。

    [1] 張文會,許洪國. 高速公路交通事故現(xiàn)場路段限速方案[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報, 2012, 42(2): 316-320.

    [2] 張文會,鄧紅星,王憲彬,何永明. 交通事故現(xiàn)場安全性綜合評價[J]. 交通運輸系統(tǒng)工程與信息, 2010,10(3):105-109.

    [3] 姬楊蓓蓓,張小寧,孫立軍. 基于元胞傳輸模型的交通事件消散建模[J]. 重慶交通大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2008, 27(3): 442-445.

    [4] 曹志遠,郭忠印,張起森,查旭東. 高速公路重大交通事故時空影響范圍研究[J]. 交通科學(xué)與工程, 2011, 1(4): 55-58.

    [5] 樊小紅,荊便順. 基于遺傳算法的交通事件檢測[J].長安大學(xué)學(xué)報, 2005, 25(4): 70-72.

    [6] 王宏義. 基于視頻圖像的交通事件檢測系統(tǒng)研究與開發(fā)[J]. 公路與汽車, 2007,(3): 57-60.

    (中文編輯:劉娉婷)

    Identification Model for Driving Risk Factors of Road Traffic Accident Section Based on DEMATEL-ISM

    ZHANG Wen-hui ZHAO Jun-fang LUO Wen-wen LI De-cai
    Traffic College, North East Forestry University,Harbin 150040, China

    In order to analyze driving risk factors quantitatively and protect the accident scene’s safety of road traffic accident section, the influence factors of the road traffic accident section were identified and analyzed by DEMATEL-ISM. First of all, the driving risk factors set, including twenty factors, such as drivers ages, driving years and genders,of the road traffic accident section was established based on the theory of people-car-road(environment). The set consisted of factors of drivers, vehicles, road and environment,and management. Then, the relationships between various factors were determined with Delphi,and the identification model for the driving risk factors was established through integrating DEMATEL-ISM. By calculating the reachable matrix, a five-layer factor hierarchical structure model was obtained. The first level of the model included six factors such as the driving experience, fatigue and reaction ability of the driver; the second level had eight factors, which included vehicle type and so on, and the third level included three factors such as the drivers’ ages etc. The results provide a theoretical basis for safety management of the road traffic accident section.

    Traffic engineering, traffic accident section, driving risk, factor identification,hierarchical structure model

    U491.3

    A

    1672-4747(2015)01-0013-05

    10.3969/j.issn.1672-4747.2015.01.003

    2014-03-12.

    中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目(DL12BB16);黑龍江省哲學(xué)社會科學(xué)研究規(guī)劃項目(14B015)。

    張文會(1978-),男,哈爾濱人,東北林業(yè)大學(xué)副教授,主要研究方向為交通運輸安全。

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