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    基于貝葉斯網(wǎng)的城市道路交通事故機理分析

    2017-04-26 07:20:23韓靜文劉志強龔標張愛紅王玲
    科技創(chuàng)新與應用 2017年8期
    關鍵詞:交通安全

    韓靜文+劉志強+龔標+張愛紅+王玲

    摘 要:認識事故發(fā)生機理是預防交通事故的基礎,首先運用層次分析法,給出引發(fā)交通事故的單因素權(quán)重排序,確定貝葉斯模型的顯性變量,同時引入兩個隱節(jié)點來表征各因素之間的依賴關系,針對鎮(zhèn)江市解放路路段事故數(shù)據(jù),運用Netica建立各成因耦合作用的機理模型,結(jié)果表明,實際交通事故形態(tài)與理論分析相吻合,證明該模型可以作為城市道路交通安全改善方案的理論依據(jù)。

    關鍵詞:交通安全;貝葉斯網(wǎng);事故機理;Netica建模

    引言

    高度現(xiàn)代化的城市道路交通環(huán)境給人們出行帶來方便的同時,也逐漸成為威脅國民生命財產(chǎn)安全的隱性殺手。近兩年來城市道路交通事故次數(shù)達到總數(shù)的42.39%[1],呈現(xiàn)上升趨勢。因而深入開展對城市道路交通事故的機理研究是非常迫切的?,F(xiàn)階段開展的事故發(fā)生機理研究主要集中在兩個方面:一是基于事故因果鏈鎖論[2],利用系統(tǒng)綜合分析法剖析典型案例的成因,揭示事故本質(zhì);二是基于事故數(shù)據(jù)挖掘手段鑒別出道路黑點[3],分析其空間分布特性和形成規(guī)律??傮w而言,絕大多研究缺乏科學的定義和可量化判別標準,沒有形成系統(tǒng)的分析治理方法。本文引入交通特性的微觀分析,將單個事故成因的重要度計算與基于貝葉斯網(wǎng)的多個事故影響因素耦合作用分析相結(jié)合,開展事故發(fā)生機理的量化分析。

    1 貝葉斯網(wǎng)建模分析

    1.1 貝葉斯學習算法

    1.2 顯性變量的確定

    本文選擇采用層次分析法[4]對道路交通事故的各成因進行相應的關聯(lián)度分析,選取權(quán)重較大的關鍵因素作為貝葉斯模型的顯節(jié)點。分析過程如下。

    (1)模型構(gòu)建。建立如圖1所示的交通事故形成層次結(jié)構(gòu)模型。

    (2)構(gòu)造判斷矩陣。在層次模型構(gòu)建完成的基礎上,根據(jù)統(tǒng)一的Saaty1-9級判斷矩陣標準度,比較下一層因素與上一層選定因素之間的相對重要程度,其量化值用W表示,即權(quán)重。

    (3)層次總排序及一致性檢驗。層次總排序是指最底層以下的各因素對最高層總問題的重要度排序,具體結(jié)果見表1。為了保證排序評價的有效性,引入一致性指標[5]CI和隨機一致性比率CR進行檢驗。

    (4)確定模型顯性變量??倷?quán)重排序在一定程度上反映了各成因?qū)κ鹿拾l(fā)生的貢獻度大小。為適當簡化機理模型,同時保證分析結(jié)果準確可靠,選取交通參與者的違規(guī)情況、車輛狀況、天氣情況和道路條件四個關聯(lián)度最大因素作為模型的顯性變量。

    2 模型參數(shù)分析

    首先引入顯節(jié)點:交通參與者的違規(guī)情況X0、車輛狀況X1、天氣情況X2和道路條件X3。各變量節(jié)點值域取值如下所示。

    (1)X0:{0,1,2,3}分別代表駕駛員無違規(guī)行為,判斷失誤,操縱失誤,其他違規(guī)行為。

    (2)X1:{0,1,2,3}分別代表車輛狀況良好,信號裝置失效,制動失常,其他機械故障。

    (3)X2:{0,1}分別對應天氣狀況良好和天氣惡劣兩種情形。

    (4)X3:{0,1,2,3}分別代表普通路段,丁字路口,十字路口,其他交叉路口。

    (5)A:{1,0}分別表示表示發(fā)生交通事故和不發(fā)生交通事故兩種狀況。

    在確定了顯性變量的基礎上,引入駕駛?cè)藛T無規(guī)范感和緊張程度兩個隱變量,記為Y0、Y1,并規(guī)定隱變量有3個不同的取值,記作d1、d2、d3,對應表示程度的“低”、“中”、“高”。

    3 案例分析

    采用本文構(gòu)建的機理模型進行案例分析,以鎮(zhèn)江市具有代表性的城市道路解放路為例,選取大西路與中山東路之間的解放路路段為研究對象,結(jié)合事故數(shù)據(jù)對事故發(fā)生機理進行建模推理分析。

    依據(jù)該路段歷史事故資料,通過數(shù)據(jù)學習不斷修正事故發(fā)生的先驗概率,利用貝葉斯軟件分析包Netica建立事故分析的貝葉斯模型,并結(jié)合數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,得到顯性變量與隱形變量之間的條件概率,見表2。

    確定變量及其取值后,按照上述值域?qū)?shù)據(jù)抽象成布爾類型的值,利用貝葉斯軟件分析包Netica建立事故分析的貝葉斯模型,見圖2。利用該模型進行道路系統(tǒng)事故概率分析,將天氣節(jié)點調(diào)整為天氣惡劣且存在交通違規(guī)行為時,事故發(fā)生的概率由0.38上升到0.47,這是符合常識推理和歷史經(jīng)驗的結(jié)果。此外,對結(jié)果進行敏感度分析,可以發(fā)現(xiàn)天氣狀況是敏感性最強的影響因素,其次是交通違規(guī)行為,而車輛狀況的影響較小。這可以解釋為該路段為市區(qū)道路,駕駛員通常對本地路況比較熟悉,且市內(nèi)車流量較大,車速較低,即使車輛出現(xiàn)一些輕微的意外情況,一般駕駛員都可以平穩(wěn)應對;當出現(xiàn)較為惡劣的天氣狀況時,對客觀的外部環(huán)境和交通參與者的主觀判斷都會產(chǎn)較大的影響,因此敏感度表現(xiàn)最高。

    4 結(jié)束語

    本文通過對道路交通環(huán)境進行系統(tǒng)的分析,以貝葉斯網(wǎng)絡模型為基礎,針對目前事故發(fā)生機理研究中定性分析多,定量分析少、事故信息缺失等方面的不足,建立關鍵因素耦合作用對城市道路交通事故影響的定量化關系模型,實現(xiàn)定量分析與定性分析應有的互補與統(tǒng)一。結(jié)果顯示,良好的天氣狀況、交通參與者的規(guī)范出行對城市道路交通安全至關重要。實例驗證表明結(jié)果符合實際情況,證明了模型的準確度和可靠度。

    參考文獻

    [1]公安部交通管理局.道路交通事故統(tǒng)計年報[Z].江蘇:公安部交通管理科學研究所,2015.

    [2]李淑慶,彭囿朗,肖莉英,等.道路交通事故發(fā)生機理研究現(xiàn)狀與趨勢分析[J].安全與環(huán)境學報,2014,14(3):14-19.

    [3]劉志強,趙艷萍,汪澎.道路交通安全工程[M].北京:高等教育出版社,2012.

    [4]章倩.“本本族”青年駕駛?cè)耸鹿拾l(fā)生機理與駕駛行為模式研究[D].上海:上海交通大學,2014.

    [5]劉興旺.道路交通事故發(fā)生機理與成因分析[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學,2005.

    作者簡介:劉志強(1963-),男,江蘇靖江人,副院長,教授,博士生導師,研究方向為車輛主動安全。

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