基于道路條件的事故易發(fā)路段辨識分析

趙新才 陳偉 劉偉 鄧元超 張力

摘 要：道路交通是由人、車、路、環(huán)境等要素組成的復雜系統(tǒng)，系統(tǒng)失衡造就會發(fā)生交通事故。為了客觀公正的辨識出事故易發(fā)路段，基于道路條件對城市道路交通安全影響因素進行綜合分析，提出了一種基于道路條件影響因素的權(quán)重模型，基于逆向云模型的思想，建立了多因素危險路段組合方式及發(fā)生交通事故的概率，提出了一種基于道路條件危險路段組合的識別方法。方法應(yīng)用結(jié)果表明，基于道路事故數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析計算各道路條件危險組合的識別方法，能客觀地描述出事故易發(fā)路段，為道路安全隱患治理奠定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：道路條件;熵權(quán)法;逆向云模型;事故易發(fā)路段

中圖分類號：U491.31 文獻標識碼：A

0 引言

道路交通事故易發(fā)路段的辨識是提高道路交通安全性的重要內(nèi)容之一，辨識結(jié)果的準確性也會影響事故多發(fā)點治理的效率和準確性。采用有效的辨識方法對事故易發(fā)路段進行歸納和整理，有針對性的提出解決措施，對減少交通事故發(fā)生概率，降低事故嚴重程度具有重要意義。

道路交通系統(tǒng)是由人、車、路、環(huán)境等要素組成的復雜系統(tǒng)，一旦駕駛?cè)?、車輛及道路條件等因素之間的耦合失調(diào)，極易發(fā)生道路交通事故。綜合分析交通事故發(fā)生的因素，可以歸納為主觀因素和客觀因素兩大類，主觀因素主要包括人的因素，客觀因素主要包括車輛、道路交通環(huán)境因素。有關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，由于道路條件引起的交通事故約占17%[1]，由此可見，道路作為車輛行駛的基本條件，對交通安全的影響不能忽視。

關(guān)于道路交通安全影響因素方面研究，國內(nèi)外主要基于單因素理論、多因素理論和系統(tǒng)致因理論三個方面分析[2]道路交通事故成因，主要采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[3]、Apriori算法[4]進行研究，并且大多數(shù)基于管理層面制定預防措施，對事故內(nèi)在致因分析較少。在交通事故的分析中，對人的因素研究較多，忽視了道路因素對交通安全的影響，所以在統(tǒng)計交通事故中道路及其環(huán)境因素造成的事故往往被忽略。

交通事故易發(fā)路段識別方面：國內(nèi)外主要的研究方法有直接分析和間接分析兩類[5]，直接分析法包括專家經(jīng)驗法、事故率系數(shù)法、多元線性回歸法、泊松回歸分析法等;間接分析法有速度法、交通沖突法等。雖然分析方法簡單易行，都能通過不同的角度識別事故易發(fā)路段，但分析中容易忽略一些關(guān)鍵要素，使鑒別結(jié)果的準確性降低。

1 道路條件影響因素指標

分析影響城市道路交通安全的因素，需充分考慮各類影響因素引發(fā)交通事故的可能性和引發(fā)事故的嚴重程度，根據(jù)道路交通的現(xiàn)狀，從交通工程理論分析可知，交通事故的發(fā)生是與特定路段的道路交通條件密切相關(guān)的。本文主要研究道路客觀條件對交通安全的影響，建立道路交通事故易發(fā)路段影響因素權(quán)重指標體系，該指標體系由7個一級指標和50個二級指標構(gòu)成。

2 影響因素權(quán)重計算

熵權(quán)法的基本思路是可以根據(jù)指標變異性的大小來確定客觀權(quán)重[6]，可以有效地降低層次分析法中主觀因素的干擾，充分利用數(shù)據(jù)客觀的得出各道路條件因素的權(quán)重。

2.1 數(shù)據(jù)標準化處理

假設(shè)有m個評價指標，n個評價對象，得到的原始矩陣如下：

對矩陣進行標準化處理，得到標準化矩陣為：

表示第j個評價相對于第i個評價指標的標準值，此處采用極小值法對數(shù)據(jù)做標準化處理。

2.2 熵值計算

對于第j個影響因素，利用該影響因素下的數(shù)據(jù)列計算該影響因素的熵值：

2.3 計算偏差度

對于確定的第j個影響因素，如果該因素對道路交通安全的影響程度越小，則該影響因素下的數(shù)據(jù)列越接近完全無序狀態(tài)，熵值越大，該影響因素的偏差度越小。

2.4 權(quán)重計算

對偏差度進行歸一化處理后得到的數(shù)值即為每個影響因素的權(quán)重，它反映了該影響因素對道路交通安全的影響程度的大小。

現(xiàn)以某城市2017年交通事故分類統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對各數(shù)據(jù)歸一化處理。

取，利用熵計算模型計算每個影響因素的熵值，根據(jù)熵值計算每個影響因素的偏差度，對偏差度進行歸一化處理，從而得到每個影響因素的權(quán)重如表1所示。

3 事故易發(fā)路段辨識分析

由于交通安全具有模糊性，不是所有指標都能直接得到，且有的指標很難定量確定出各參數(shù)的值。云模型以某個指標的語言值為基礎(chǔ)，表示某個定性概念與定量關(guān)系之間的模糊關(guān)系的轉(zhuǎn)化[7]。云模型能實現(xiàn)指標從模糊性及隨機性轉(zhuǎn)換為風險特征的不確定性。

本節(jié)將利用逆向云發(fā)生器實現(xiàn)從定量到定性的映射，它可以將精確的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字特征表示的概念?；趯嶋H數(shù)據(jù)通過逆向云發(fā)生器計算后，得到單風險因素的云模型及其數(shù)字特征。將樣本點輸入逆向云發(fā)生器[8]，經(jīng)一系類算法演算后，輸出數(shù)字特征。算法過程如下：

針對交通安全的模糊性特征，采用專家打分法來獲得樣本數(shù)據(jù)，通過云發(fā)生器的計算，便能得到各風險因素的云模型。根據(jù)相關(guān)文獻研究，道路交通安全等級表評分取值如下表所示。

在得到第n層風險指標云模型后，運用虛擬云理論綜合云算法將第n層各個單因素的評估云綜合起來，得到第n-1層指標的云模型，計算過程如下：

風險要素對整個城市道路交通風險的功效函數(shù)為：

表示用層次分析法得到的各要素的權(quán)重值。

m個風險要素構(gòu)成的耦合度模型為：

根據(jù)相關(guān)學科對耦合狀態(tài)的劃分可知，當時，為低耦合;當時，為中耦合;時，為強耦合。

根據(jù)安全耦合風險測度模型和耦合度模型可知，對于不同的風險點，R值越大，風險就越大，就越容易引發(fā)交通事故。

4 結(jié)語

本文基于道路條件分析交通事故影響因素，根據(jù)可獲得的歷史數(shù)據(jù)，采用熵權(quán)法確定各影響因素的權(quán)重;再運用逆向云模型，建立不同道路環(huán)境組合下發(fā)生交通事故的概率模型。交通事故易發(fā)路段的鑒別可以為事故預防提供有力的依據(jù)，從而有針對性地采取治理措施，可以從根本上減少道路交通事故的發(fā)生。

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