【摘要】：交通事故黑點(diǎn)判別是交通安全研究的重要內(nèi)容之一。目前的事故黑點(diǎn)判別方法主要應(yīng)用于發(fā)生事故后的路段的鑒別和研究，這類事后型控制的方法是以發(fā)生一定的交通事故數(shù)量作為研究基礎(chǔ)，已然造成了生命財(cái)產(chǎn)的重大損失。因此，，研究切實(shí)有效的事故黑點(diǎn)預(yù)判方法，為設(shè)計(jì)、研究及管理部門在道路設(shè)計(jì)、建設(shè)階段分析道路安全性，和及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在危險(xiǎn)路段提供技術(shù)支持，對(duì)促進(jìn)我國道路交通安全管理水平提升有重大的實(shí)際意義。 本文以高速公路為例，在交通事故黑點(diǎn)特征分析、事故黑點(diǎn)影響因素及成因分析基礎(chǔ)上，提出了分形理論應(yīng)用于交通事故黑點(diǎn)預(yù)判及區(qū)域宏觀評(píng)價(jià)的新方法。主要進(jìn)行了下述研究：提出了本文對(duì)事故黑點(diǎn)的新定義；從定性分析與案例結(jié)合的角度論述了事故黑點(diǎn)的自相似性；分析了分形理論應(yīng)用于交通事故黑點(diǎn)鑒別的理論支撐與可行性；分析了交通事故黑點(diǎn)影響因素；通過主成分分析法提煉出致因關(guān)鍵；將關(guān)鍵致因融入分形關(guān)聯(lián)維數(shù)的計(jì)算模型；利用案例分析予以驗(yàn)證、說明該分形模型的有效性和可行性；將事故黑點(diǎn)分形維數(shù)預(yù)判模型置入Arcgis平臺(tái)中，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)算區(qū)域內(nèi)所有路段的關(guān)聯(lián)維數(shù)值；應(yīng)用K均值聚類法對(duì)維數(shù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分類和事故黑點(diǎn)危險(xiǎn)程度劃分；最后利用帕累托維數(shù)對(duì)整個(gè)研究區(qū)域的事故黑點(diǎn)分布情況進(jìn)行宏觀評(píng)價(jià)。
[Abstract]:Traffic accident black spot discrimination is one of the important contents of traffic safety research. At present, the identification method of accident black spots is mainly used in the identification and research of road sections after accidents. This kind of post-incident control method is based on the number of traffic accidents, which has caused a great loss of life and property. Therefore, we should study practical and effective methods for predicting accident black spots, and provide technical support for the design, research and management departments to analyze road safety during the road design and construction stages, and to identify potentially dangerous sections in a timely manner. It is of great practical significance to promote the level of road traffic safety management in China. Taking expressway as an example, this paper puts forward a new method of fractal theory applied to traffic accident black-spot prediction and regional macro-evaluation on the basis of analysis of traffic accident black-spot characteristics, influencing factors and cause of formation of traffic accident black-spot. The main contents are as follows: the new definition of accident black spot is put forward, and the self-similarity of accident black spot is discussed from the point of view of qualitative analysis and case analysis. This paper analyzes the theoretical support and feasibility of the application of fractal theory to traffic accident black spot identification, analyzes the influencing factors of traffic accident black spot, extracts the causative key by principal component analysis, integrates the key causative factor into the calculation model of fractal correlation dimension, and puts the key cause into the calculation model of fractal correlation dimension. The validity and feasibility of the fractal model are proved by case analysis, and the fractal dimension prediction model of accident black point is put into Arcgis platform to automatically calculate the correlation dimension value of all sections in the region. The K-means clustering method is used to classify the calculated results of dimension and the hazard degree of accident black spots. Finally, the distribution of accident black spots in the whole study area is evaluated macroscopically by using the Pareto dimension.
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：P208;U491.31

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10 朱`

本文編號(hào)：2432240