基于敏感性重要度算法的交通事故成因分析

李慶印，王超然，曹 倩，孫愛美，羅順財，周 昕

（山東理工大學交通與車輛工程學院，山東 淄博 255049）

0 引 言

面對飛速增長的經(jīng)濟和日益復雜的交通結(jié)構(gòu)，交通方式發(fā)生了翻天覆地的變化，私有車在交通方式結(jié)構(gòu)中占據(jù)重大比例，而現(xiàn)有的交通設施與控制管理系統(tǒng)雖然已有明顯提升，但尚且不能滿足日益增長的交通供給需求，交通事故依舊頻發(fā)。交通事故帶來的不僅是安全問題，還有財產(chǎn)、節(jié)約、環(huán)保、管理部門人力資源配置、設施維修和更換等各種問題。如何在有限的道路和財產(chǎn)資源條件下有效解決交通安全問題，找出影響事故的重要因素并加以解決，就可以保障交通安全。

各位學者對交通問題進行了大量的研究：學者劉新月等人采用“聚類+交互”的單因素局部相關性分析方法，取得了不錯的效果[1]。楊濟鳴等學者利用動態(tài)故障樹模型，結(jié)合具體案例蘭新高速鐵路上運行的動車組的制動系統(tǒng)進行分析，獲得了良好的效果[2]。楊帥等學者基于故障樹的制動系統(tǒng)故障論斷方法，提出相關的定性定量分析方法[3]。孟祥海等學者構(gòu)建了故障樹模型，依據(jù)多事件鏈原理，對山區(qū)高速公路傷亡事故進行了原因分析[4]。喬森等學者基于統(tǒng)計模型檢測的DFT 定量分析方法，驗證了模型對隨機系統(tǒng)進行安全性分析的有效性[5]。

在現(xiàn)有的故障樹模型方法分析交通事故中，大多數(shù)學者只是使用傳統(tǒng)的定量分析方法[6-8]，本文提出了新的定量分析方法——敏感性重要度算法，對影響因素進行定性和定量分析，從而確定影響交通事故發(fā)生的重要因素。

1 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)描述

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取了2016—2020 年國道205 山東省某市區(qū)的交通事故數(shù)據(jù)，用于分析影響道路交通事故的重要因素。選取的影響事故指標有：性別、年齡、能見度、氣候條件、照明條件、中央隔離設施等。

1.2 數(shù)據(jù)描述

在選取的事故數(shù)據(jù)樣本中，國道205 山東省某市區(qū)交通事故成因可以分為四個方面：人的原因、道路原因、環(huán)境原因和其他原因。其他原因是指在事故認定過程中未能明確知道其屬于哪一類別的原因（包括人、車、路、環(huán)境）。

在人的原因中，主要包括非機動車駕駛?cè)?、機動車駕駛?cè)撕托腥巳齻€因素。機動車駕駛?cè)说牟涣季駹顟B(tài)包括：年老體弱、年輕氣盛、醉酒駕駛；機動車駕駛?cè)说牟涣捡{駛行為包括：無證駕駛、未按規(guī)定讓行、超速行駛、貨運車輛超載、未低速通過、違法占道行駛、未保持安全車距、違法超車、違反交通信號。

為了區(qū)分駕駛員年輕氣盛和年老體弱的差異，需將樣本數(shù)據(jù)中的年齡描述出來，發(fā)生交通事故的駕駛員年齡分布如圖1 所示。

圖1 駕駛員年齡分布

道路原因包含無中央隔離欄和道路濕滑。本文的事故數(shù)據(jù)采用比例的描述形式。某種原因?qū)е碌慕煌ㄊ鹿蕯?shù)占選取樣本的比例，稱為此原因發(fā)生事故的概率[11-12]。人的原因、道路原因和其他原因詳見表1 所示。

表1 不同事故原因概率表

環(huán)境原因有氣候條件、照明條件和能見度，樣本數(shù)據(jù)中事故發(fā)生時不同的氣候條件、照明條件、能見度所占比例如圖2 所示。

圖2 環(huán)境原因特征分布

2 故障樹模型構(gòu)建

故障樹由邏輯門、基本事件和頂事件三個因素組成。在統(tǒng)計的事故數(shù)據(jù)中，當氣候條件潮濕的時候，路表情況也會受到影響，因此本文將路面濕滑的概率等同于氣候條件潮濕時的概率；將能見度在100m以下認定為能見度差；夜間無路燈照明、黎明和黃昏時為照明條件差；年齡在16～25 歲為年輕氣盛，年齡在56 歲以上為年老體弱。

故障樹分析法是一種圖形演繹法，用圖示方式較為清晰地分析了導致事故發(fā)生的原因。模型構(gòu)建步驟為：確定頂事件—運用事件和邏輯門符號確立邏輯關系—從上至下逐層建模。國道205 山東省某市區(qū)交通事故原因故障樹模型如圖3 所示。

圖3 道路交通事故原因故障樹模型

道路交通事故原因的故障樹模型結(jié)構(gòu)函數(shù)為：

3 故障樹定性定量分析

3.1 下行法求最小割集

求最小割集的方法有上行法和下行法兩種，而上行法和下行法求出的最小割集結(jié)果相同，故本文通過下行法計算最小割集。下行法求最小割集的步驟是從頂事件開始，自上而下逐級分步進行，直至轉(zhuǎn)換成基本事件的集合形式。本文中的模型運用下行法求最小割集的具體步驟見表2。

表2 下行法求最小割集

經(jīng)過5 個步驟，得到36 個割集，由于割集中不存在包含關系，這36 個割集即是最小割集。通過最小割集無法明確確定各個影響因素的重要度，因此需要對其進行定量分析。

3.2 概率重要度

第i 個基本事件的概率重要度[13]：

式中：Ji為概率重要度；g 為頂事件發(fā)生的概率；gi為第i 個基本事件發(fā)生的概率。

根據(jù)式2 和各原因的發(fā)生概率，可以求得各個基本事件的概率重要度，見表3。

表3 各個基本事件的概率重要度

3.3 敏感性重要度

大多數(shù)學者在故障樹的定量分析中采用概率重要度、臨界重要度等來描述影響道路交通事故的重要因素[9-10]。本文提出了兩種敏感性重要度算法，均是描述基本事件變化率對頂事件變化率的影響程度。

方法一

第i 個基本事件的敏感性重要度：

式中：mi為第i 個基本事件的敏感性重要度

與文獻[9-10]中的臨界重要度公式相比較并代入其數(shù)據(jù)進行驗證，能得到與其相同的實驗結(jié)果，能夠證明公式3 具有可靠性。由敏感性重要度方法一，通過計算可以得到各個基本事件的敏感性重要度的相對大?。?/p>

方法二：

第i 個基本事件的敏感性重要度：

由敏感性重要度方法二，通過計算可以得到各個基本事件的敏感性重要度的相對大?。?/p>

由敏感性重要度方法一和方法二分析可知，影響國道205 山東省某市區(qū)交通事故的重要原因有：能見度差、照明條件差、其他原因、無中央隔離欄、年老體弱、非機動車違法上機動車道上行駛。

4 結(jié) 論

隨著汽車保有量的增加，道路交通安全問題越來越嚴重，本文對國道205 山東省某市區(qū)的交通事故原因進行研究，在傳統(tǒng)故障樹模型的基礎上，提出了兩種重要度算法。通過研究，得到以下結(jié)論：

（1）提出了兩種敏感性重要度算法，與傳統(tǒng)的臨界重要度公式相比較，能夠證明公式3 具有可靠性。

（2）在選取的故障樹基本事件中，影響國道205山東省某市區(qū)交通事故的重要影響因素有：能見度差、照明條件差、其他因素、無中央隔離欄、年老體弱、非機動車違法上機動車道上行駛。

（3）本文的不足點是選取的樣本數(shù)據(jù)中，由機動車損壞等因素導致的交通事故概率沒有進行細致的原因分析計算，而是包含在其他因素中。