本文關(guān)鍵詞：福建山區(qū)高速公路隧道行車安全研究

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【摘要】：摘要：隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,我國(guó)的交通事業(yè)保持了較好的發(fā)展勢(shì)頭,其中隧道的建設(shè)發(fā)展也較為迅速,但隨之而來的隧道行車安全問題也引起了廣泛的關(guān)注。目前,我國(guó)在山區(qū)高速公路隧道行車安全方面的研究還較少。 本文在國(guó)內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上,以福建山區(qū)高速公路隧道作為研究對(duì)象,并主要從行車安全的角度,確定了駕駛員特性、交通流特性、隧道環(huán)境、交通設(shè)施、不良天氣等5個(gè)方面影響因素的具體內(nèi)容。 隧道入口段是公路隧道的一個(gè)特殊區(qū)段,發(fā)生在其上的交通事故比例高達(dá)30%,研究入口段的行車安全有著重要的意義。鑒于此,本文首次引入了FDE的概念,提出路段評(píng)價(jià)指標(biāo)NF,并利用仿真軟件VISSIM的二次開發(fā)功能,對(duì)隧道入口段的行車安全進(jìn)行探討研究,得到了福建山區(qū)高速公路隧道入口段的行車安全性隨交通量、大車比例的變化情況這一研究成果。 利用福建省山區(qū)2006-2013年發(fā)生在高速公路隧道上的交通事故進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得到了福建山區(qū)高速公路隧道交通事故分布的一般特征。并通過BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立公路隧道交通事故嚴(yán)重程度的預(yù)測(cè)模型,同時(shí)進(jìn)行相關(guān)影響因素的靈敏度分析。 通過對(duì)山區(qū)高速公路隧道的行車安全進(jìn)行全面地分析研究,對(duì)現(xiàn)狀的山區(qū)高速公路隧道行車安全狀況有了明確的定位,進(jìn)而提出針對(duì)性的改善措施,主要包括交通流、駕駛員、交通設(shè)施、隧道環(huán)境、其他影響因素5方面的預(yù)防對(duì)策。 從行車安全的角度,建立了一套相對(duì)合理的行車安全評(píng)價(jià)體系,并利用層次-模糊數(shù)學(xué)的評(píng)價(jià)方法,建立起了福建山區(qū)高速公路隧道行車安全狀況的綜合評(píng)價(jià)模型。以福銀高速-美菰林隧道作為實(shí)例進(jìn)行分析,利用本文的評(píng)價(jià)體系進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,最后利用路段評(píng)價(jià)指標(biāo)NF的研究成果來做橫向檢驗(yàn),并提出相應(yīng)的改善措施。
【關(guān)鍵詞】：山區(qū)高速 VISSIM BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 靈敏度分析 層次-模糊數(shù)學(xué)
【學(xué)位授予單位】：福建農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：U458;U492.84
【目錄】：

• 摘要8-9
• Abstract9-11
• 1 緒論11-19
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 研究目的和意義13-14
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀14
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.4 論文框架結(jié)構(gòu)16-17
• 1.4.1 研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.4.2 技術(shù)路線17
• 1.5 論文的創(chuàng)新點(diǎn)17-19
• 2 山區(qū)高速公路隧道行車安全的影響因素分析19-31
• 2.1 交通流特性分析19-22
• 2.1.1 交通量特性19
• 2.1.2 行車車速19-21
• 2.1.3 車流密度21
• 2.1.4 車頭時(shí)距21-22
• 2.1.5 車型比例22
• 2.2 駕駛員特性分析22-24
• 2.2.1 駕駛員視覺特性23-24
• 2.2.2 生理心理的特性24
• 2.3 交通設(shè)施的分析24-26
• 2.3.1 隧道路面狀況24-25
• 2.3.2 隧道平面線形25
• 2.3.3 隧道縱面線形25-26
• 2.4 隧道環(huán)境的分析26-28
• 2.4.1 隧道通風(fēng)26-27
• 2.4.2 隧道照明27
• 2.4.3 隧道噪聲27-28
• 2.5 其他影響因素分析28-30
• 2.5.1 不良天氣的影響28-30
• 2.5.2 超載情況的影響30
• 2.6 本章小結(jié)30-31
• 3 基于VISSIM的山區(qū)隧道入口段行車安全分析31-44
• 3.1 VISSIM仿真軟件原理介紹31-34
• 3.1.1 VISSIM仿真機(jī)理31-32
• 3.1.2 VISSIM跟車模型32-34
• 3.2 隧道行車安全評(píng)價(jià)指標(biāo)NF34-35
• 3.2.1 等效跟馳距離FDE參數(shù)標(biāo)定34-35
• 3.2.2 路段行車安全評(píng)價(jià)指標(biāo)NF35
• 3.3 隧道入口段交通仿真模型建立35-39
• 3.3.1 模型基本參數(shù)設(shè)置35-37
• 3.3.2 交通量、車型構(gòu)成37-38
• 3.3.3 基于VISSIM的隧道入口段行車模型38-39
• 3.4 隧道入口段交通仿真結(jié)果分析39-43
• 3.4.1 隧道入口段行車安全性的分類變化情況分析39-40
• 3.4.2 隧道入口段(基于Mi段)行車安全性分析40-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 4 山區(qū)高速公路隧道事故特征分析44-57
• 4.1 山區(qū)高速公路隧道交通事故分布特征44-51
• 4.1.1 時(shí)間分布特征44-47
• 4.1.2 空間分布特征47-48
• 4.1.3 形態(tài)分布特征48-49
• 4.1.4 其他分布特征49-51
• 4.2 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理介紹51
• 4.3 公路隧道交通事故嚴(yán)重程度預(yù)測(cè)模型51-56
• 4.3.1 輸入變量分析52
• 4.3.2 輸出變量分析52
• 4.3.3 神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定52-54
• 4.3.4 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練54-55
• 4.3.5 靈敏度分析55-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 5 山區(qū)高速公路隧道行車安全評(píng)價(jià)57-70
• 5.1 山區(qū)高速公路隧道行車安全評(píng)價(jià)問題分析57-58
• 5.2 高速公路隧道行車安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立58-65
• 5.2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立的原則58
• 5.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的相關(guān)建立58-63
• 5.2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)63-64
• 5.2.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重確定方法64-65
• 5.3 山區(qū)高速公路隧道行車安全評(píng)價(jià)方法研究65-69
• 5.4 本章小結(jié)69-70
• 6 山區(qū)高速公路隧道行車安全預(yù)防對(duì)策70-74
• 6.1 各影響因素的預(yù)防對(duì)策70-72
• 6.1.1 交通流方面的預(yù)防對(duì)策70
• 6.1.2 駕駛員方面的預(yù)防對(duì)策70-71
• 6.1.3 交通設(shè)施方面的預(yù)防對(duì)策71
• 6.1.4 隧道環(huán)境方面的預(yù)防對(duì)策71-72
• 6.1.5 其他影響因素的預(yù)防對(duì)策72
• 6.2 交通智能控制方面的措施72-73
• 6.3 隧道運(yùn)營(yíng)管理的改善措施73
• 6.4 本章小結(jié)73-74
• 7 實(shí)例應(yīng)用74-83
• 7.1 福銀高速-美菰林隧道的工程概況74
• 7.2 美菰林隧道的行車安全狀況評(píng)價(jià)74-82
• 7.2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)值的處理及權(quán)重的確定75-80
• 7.2.2 美菰林隧道行車安全的綜合評(píng)價(jià)80-81
• 7.2.2.1 構(gòu)建模糊評(píng)判矩陣80
• 7.2.2.2 綜合模糊評(píng)價(jià)80-81
• 7.2.3 美菰林隧道行車安全評(píng)價(jià)結(jié)果分析81-82
• 7.3 美菰林隧道的改善措施對(duì)策82
• 7.4 本章小結(jié)82-83
• 8 總結(jié)和展望83-86
• 8.1 主要結(jié)論83-84
• 8.2 主要?jiǎng)?chuàng)新84
• 8.3 討論與展望84-86
• 參考文獻(xiàn)86-89
• 附錄189-93
• 附錄293-95
• 致謝95

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1018490