城市道路交通安全一直是城市交通系統(tǒng)發(fā)展的重要內(nèi)容。近年來,我國交通事故傷亡人數(shù)雖有所減少,但傷亡數(shù)字仍然龐大,城市道路交通安全的研究仍任重道遠。交通事故發(fā)生后的道路交通安全評價,難以刻畫事故發(fā)生前的道路交通安全風險程度,駕駛行為信息數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展,為城市交通的發(fā)展提供了有利契機。駕駛行為是駕駛者在道路條件、天氣狀況、交通狀態(tài)等影響下做出的反應(yīng)。在駕駛行為數(shù)據(jù)驅(qū)動下,構(gòu)建道路交通安全風險狀態(tài)評價體系,并進一步研究異常駕駛行為的影響因素,對識別道路交通風險點及預(yù)防交通事故發(fā)生具有積極作用。本文基于車輛OBD數(shù)據(jù),分析異常駕駛行為高發(fā)位置與道路交通事故發(fā)生位置的關(guān)聯(lián),提出以道路安全熵為一級指標,異常駕駛行為率為第二級指標的道路交通安全風險狀態(tài)評價指標體系,在事故發(fā)生前實現(xiàn)對道路交通安全風險狀態(tài)的判別。同時,基于人工智能領(lǐng)域粗糙集理論,對易加大道路交通安全風險的異常駕駛行為影響因素進行研究。具體研究內(nèi)容如下:(1)系統(tǒng)回顧道路交通安全評價的研究歷程,對目前道路交通安全評價的研究對象、評價指標選擇及指標權(quán)重計算方法的進行了分析。通過分析近20年研究成果,對道路交通安全評價涉及的研究對象、研究...

【文章頁數(shù)】：125 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 選題背景
        1.2.1 交通事故頻發(fā)仍是城市交通的痛點
        1.2.2 城市交通大數(shù)據(jù)日益豐富
        1.2.3 車輛行為信息采集技術(shù)的發(fā)展
    1.3 研究的目的和意義
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究意義
    1.4 主要研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
        1.4.1 主要研究內(nèi)容
        1.4.2 組織結(jié)構(gòu)
    1.5 研究方法和技術(shù)路線
        1.5.1 研究方法
        1.5.2 技術(shù)路線
第二章 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    2.1 道路交通安全評價概述
        2.1.1 道路交通安全狀態(tài)評價概念及基本流程
    2.2 道路交通安全評價研究現(xiàn)狀
        2.2.1 數(shù)理統(tǒng)計法
        2.2.2 強度分析法
        2.2.3 綜合評價法
        2.2.4 物元分析法
        2.2.5 其它方法
        2.2.6 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)
    2.3 研究熱點與面臨的挑戰(zhàn)
        2.3.1 研究熱點
        2.3.2 道路交通安全評價面臨的挑戰(zhàn)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 車輛OBD數(shù)據(jù)分析與預(yù)處理
    3.1 車輛OBD數(shù)據(jù)的特征及優(yōu)勢
        3.1.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的特征
        3.1.2 車輛OBD數(shù)據(jù)的特征
        3.1.3 車輛OBD數(shù)據(jù)評價道路交通安全風險預(yù)估的優(yōu)勢
    3.2 車輛OBD數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.1 車輛OBD數(shù)據(jù)的內(nèi)容
        3.2.2 數(shù)據(jù)分類
        3.2.3 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
        3.2.4 數(shù)據(jù)特征提取
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于信息熵的道路交通安全風險評價方法研究
    4.1 道路交通安全評價指標體系構(gòu)建
        4.1.1 異常駕駛行為分析
        4.1.2 異常駕駛行為與道路交通交通事故關(guān)聯(lián)分析
        4.1.3 道路交通安全評價指標選取
    4.2 信息熵理論簡介
        4.2.1 信息熵理論基本原理
        4.2.2 信息熵理論模型的一般步驟及核心內(nèi)容
    4.3 基于改進熵權(quán)法的道路交通安全風險評價指標權(quán)重計算模型
        4.3.1 指標熵值計算底數(shù)a值選擇研究
        4.3.2 指標熵值計算指標存在零值的處理研究
        4.3.3 指標權(quán)重計算方法研究
    4.4 道路交通安全熵計算方法
    4.5 道路交通安全熵分級
        4.5.1 道路交通安全熵等級劃分數(shù)量研究
        4.5.2 道路交通安全熵等級劃分
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于粗糙集理論的異常駕駛行為影響因素研究
    5.1 異常駕駛行為與影響因素
        5.1.1 駕駛行為影響因素現(xiàn)有研究
        5.1.2 異常駕駛行為影響因素分析
        5.1.3 異常駕駛行為影響因素選取
    5.2 粗糙集理論簡介
        5.2.1 粗糙集理論的原理
        5.2.2 粗糙集理論計算步驟
    5.3 基于信息量和屬性重要度的異常駕駛行為影響因素研究
        5.3.1 道路坡度計算
        5.3.2 道路交通狀態(tài)獲取
        5.3.3 信息系統(tǒng)決策表構(gòu)建
        5.3.4 異常駕駛行為影響因素研究
    5.4 本章小結(jié)
第六章 實證研究
    6.1 數(shù)據(jù)來源及處理
        6.1.1 數(shù)據(jù)來源
        6.1.2 數(shù)據(jù)樣本量分析
        6.1.3 實證研究數(shù)據(jù)準備
    6.2 實證研究路段選取
        6.2.1 山地城市區(qū)域路網(wǎng)特性簡介
        6.2.2 實證研究路段選取
    6.3 道路安全評價研究
        6.3.1 路段分段
        6.3.2 道路安全熵計算
        6.3.3 道路安全熵評價指標值可行性驗證
        6.3.4 道路安全熵值分級
        6.3.5 道路交通安全風險判別
    6.4 異常駕駛行為影響因素實證研究
        6.4.1 影響因素決策表構(gòu)建
        6.4.2 異常駕駛行為影響因素顯著性計算
    6.5 本章小結(jié)
第七章 結(jié)論與展望
    7.1 總結(jié)
        7.1.1 主要結(jié)論
        7.1.2 論文創(chuàng)新點
    7.2 展望
致謝
參考文獻
附錄
    附錄1 車輛OBD數(shù)據(jù)分類部分Python代碼
    附錄2 駕駛行為數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)部分SQL server代碼
    附錄3 熵權(quán)法計算指標權(quán)重部分MATLAB代碼
    附錄4 異常駕駛行為信息量計算部分MATLAB代碼
在學期間發(fā)表的論文和取得的學術(shù)成果



本文編號：3798613