發(fā)布時(shí)間：2021-10-06 21:41

　　為滿足日益增長(zhǎng)的交通運(yùn)輸需求,我國(guó)公路的通車?yán)锍滩粩鄶U(kuò)大。2018年公路總里程為484.65萬(wàn)公里,相比于2017年增加了 7.3萬(wàn)公里,公路密度不斷提升,公路可覆蓋的范圍也越來(lái)越廣。隨著公路通車?yán)锍滩粩嘣鲩L(zhǎng),交通事故發(fā)生起數(shù)也不斷上升。2018年共發(fā)生244937起交通事故,較2017年增加了 41888起,,2018年因交通事故死亡的人數(shù)為63194人,可見我國(guó)交通安全形勢(shì)較為嚴(yán)峻。針對(duì)日益嚴(yán)峻的公路交通安全形勢(shì),對(duì)公路交通安全進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是十分必要的。公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)能有效的鑒別事故隱患,減輕交通事故的嚴(yán)重程度,并對(duì)影響公路交通安全的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行評(píng)價(jià),可以根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果提出針對(duì)性的整改建議,極大地提高公路交通安全性,從而達(dá)到減少交通事故發(fā)生并降低事故傷害的目的,更好地保障人們的生命和財(cái)產(chǎn)安全。本文主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:深入挖掘公路交通安全的主要影響因素,建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。公路交通系統(tǒng)是一個(gè)動(dòng)態(tài)的復(fù)雜的系統(tǒng),影響公路交通安全的因素眾多,主要包括道路因素、環(huán)境因素、車輛因素及人的因素四個(gè)方面,分別對(duì)四個(gè)影響因素展開研究,確定各影響因素所包含的具體指標(biāo),最終構(gòu)建包括指標(biāo)層... 

【文章來(lái)源】：山東理工大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

近六年全國(guó)公路里程及密度變化圖

山東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章緒論2圖1.2交通事故發(fā)生次數(shù)圖1.3交通事故死亡人數(shù)Fig.1.2NumberoftrafficaccidentsFig.1.3Fatalitiesintrafficaccidents由圖1.2及圖1.3可知，近幾年全國(guó)交通事故發(fā)生總數(shù)呈現(xiàn)居高不下的態(tài)勢(shì)，交通事故造成的死亡人數(shù)仍處于較高水平，生命財(cái)產(chǎn)損失嚴(yán)重！交通安全形勢(shì)日益嚴(yán)峻。針對(duì)形勢(shì)日益嚴(yán)峻的交通安全問(wèn)題，對(duì)公路交通安全進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是十分必要的。公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)可以從公路本身出發(fā)，結(jié)合人的因素、環(huán)境因素及車輛因素，對(duì)影響公路交通安全的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行評(píng)價(jià)，找出風(fēng)險(xiǎn)較高的影響因素后提出整改建議并加以改進(jìn)，能有效的減少交通事故的發(fā)生，降低交通事故造成的損失，從而達(dá)到提高公路交通安全性的目的，更好地保障人民的生命和財(cái)產(chǎn)安全。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀隨著國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)工作的深入研究，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被廣泛用于各領(lǐng)域并取得了豐碩的研究成果。ShubharthiBarua[2]等人基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為化學(xué)過(guò)程系統(tǒng)及其子系統(tǒng)構(gòu)建動(dòng)態(tài)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，以圖形的方式表示變量之間的依賴性，并通過(guò)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)捕獲變量隨時(shí)間的變化。ChuanqiGuo[3]等人提出了一種基于copula的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，該模型有助于克服非線性關(guān)系的挑戰(zhàn)，通過(guò)事故案例表明該模型可有效的估計(jì)事故概率，并能進(jìn)行敏感性分析，識(shí)別并監(jiān)控防止事故發(fā)生的重要因素。該模型適用于大多數(shù)工程系統(tǒng)。YuanjiangChang[4]等人基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)提出一種關(guān)于制氫裝置中氫氣泄露的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析方法，用于解決制氫裝置泄露風(fēng)險(xiǎn)的潛在不確定性和動(dòng)態(tài)性質(zhì)，結(jié)果表明通過(guò)設(shè)備維修可以有效降低制氫單元的泄露概率，溢流報(bào)警器和壓力傳感器的故障和修復(fù)率是制氫裝置泄露的最主要因素。最后提出積極的緩解建議以進(jìn)一步降低制

山東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章緒論2圖1.2交通事故發(fā)生次數(shù)圖1.3交通事故死亡人數(shù)Fig.1.2NumberoftrafficaccidentsFig.1.3Fatalitiesintrafficaccidents由圖1.2及圖1.3可知，近幾年全國(guó)交通事故發(fā)生總數(shù)呈現(xiàn)居高不下的態(tài)勢(shì)，交通事故造成的死亡人數(shù)仍處于較高水平，生命財(cái)產(chǎn)損失嚴(yán)重！交通安全形勢(shì)日益嚴(yán)峻。針對(duì)形勢(shì)日益嚴(yán)峻的交通安全問(wèn)題，對(duì)公路交通安全進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是十分必要的。公路交通安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)可以從公路本身出發(fā)，結(jié)合人的因素、環(huán)境因素及車輛因素，對(duì)影響公路交通安全的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行評(píng)價(jià)，找出風(fēng)險(xiǎn)較高的影響因素后提出整改建議并加以改進(jìn)，能有效的減少交通事故的發(fā)生，降低交通事故造成的損失，從而達(dá)到提高公路交通安全性的目的，更好地保障人民的生命和財(cái)產(chǎn)安全。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀隨著國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)工作的深入研究，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被廣泛用于各領(lǐng)域并取得了豐碩的研究成果。ShubharthiBarua[2]等人基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為化學(xué)過(guò)程系統(tǒng)及其子系統(tǒng)構(gòu)建動(dòng)態(tài)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，以圖形的方式表示變量之間的依賴性，并通過(guò)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)捕獲變量隨時(shí)間的變化。ChuanqiGuo[3]等人提出了一種基于copula的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，該模型有助于克服非線性關(guān)系的挑戰(zhàn)，通過(guò)事故案例表明該模型可有效的估計(jì)事故概率，并能進(jìn)行敏感性分析，識(shí)別并監(jiān)控防止事故發(fā)生的重要因素。該模型適用于大多數(shù)工程系統(tǒng)。YuanjiangChang[4]等人基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)提出一種關(guān)于制氫裝置中氫氣泄露的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析方法，用于解決制氫裝置泄露風(fēng)險(xiǎn)的潛在不確定性和動(dòng)態(tài)性質(zhì)，結(jié)果表明通過(guò)設(shè)備維修可以有效降低制氫單元的泄露概率，溢流報(bào)警器和壓力傳感器的故障和修復(fù)率是制氫裝置泄露的最主要因素。最后提出積極的緩解建議以進(jìn)一步降低制

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[3]不良?xì)夂驐l件下道路交通安全事故預(yù)防系統(tǒng)研究[D]. 陳勇.重慶大學(xué) 2007

碩士論文
[1]信號(hào)控制平面交叉口的交通安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法[D]. 楊亞?wèn)|.中國(guó)人民公安大學(xué) 2019
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[3]基于風(fēng)險(xiǎn)矩陣法的城市軌道交通運(yùn)營(yíng)安全評(píng)價(jià)研究[D]. 鹿穎.吉林大學(xué) 2019
[4]基于層次分析法的城市橋梁安全評(píng)估模型與評(píng)估系統(tǒng)研究[D]. 楊軍.云南大學(xué) 2019
[5]基于修正的層次分析法的房屋建筑施工安全評(píng)價(jià)研究[D]. 蔡旭東.武漢工程大學(xué) 2018
[6]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的車輛變道行為分析[D]. 黨彤.西安理工大學(xué) 2018
[7]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法的廈門地鐵3號(hào)線過(guò)海通道盾構(gòu)法施工風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[D]. 丁敏.廈門大學(xué) 2018
[8]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的高速公路交通事故嚴(yán)重程度預(yù)測(cè)研究[D]. 童璐璐.北京交通大學(xué) 2018
[9]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的車輛運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[D]. 范璐洋.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[10]農(nóng)村公路生命安全防護(hù)工程技術(shù)與評(píng)價(jià)研究[D]. 王晨竹.東南大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3420793