隨著我國社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,我國高速公路網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)也日趨完善。然而高速公路在促進社會經(jīng)濟快速發(fā)展和方便人們出行的同時,也會因交通事故的頻繁發(fā)生給社會造成巨大的經(jīng)濟損失。尤其在霧天條件下,交通事故數(shù)明顯增加,交通事故后果也更加嚴重。為了加強對高速公路的管理,減少交通事故的發(fā)生,需要對高速公路進行安全性評價。研究發(fā)現(xiàn),高速公路交通事故和車輛運行速度具有緊密的相關(guān)性,多數(shù)交通事故是由車輛運行速度的不合理導(dǎo)致。因此,研究基于速度指標的高速公路安全性評價,對加強霧天條件下的高速公路交通管理具有重要意義。首先,本文基于速度預(yù)測和高速公路安全性評價兩個方面,對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行綜述,提出研究思路。對原始交通數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,并進行霧天條件下高速公路速度特性的研究,分析在不同能見度等級下車輛速度的變化規(guī)律。其次,建立改進的人工蜂群算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度預(yù)測模型。該模型引入差分進化算法中的變異操作和遺傳算法中的選擇算子、交叉算子與變異算子對人工蜂群算法進行優(yōu)化,并對各個算子采取自適應(yīng)的改變,使算子能夠在進化過程中根據(jù)種群適應(yīng)度值的變化取不同的值。以京港澳高速為例,將速度、流量和天氣因素作為預(yù)測模型的輸入?yún)?shù),用改進的預(yù)測模型對車輛速度進行了預(yù)測,并將預(yù)測結(jié)果與人工蜂群算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果進行比較,證明改進模型預(yù)測效果比傳統(tǒng)模型更優(yōu)。最后,以速度協(xié)調(diào)性、速度連續(xù)性、速度離散性和天氣條件為指標建立霧天條件下的高速公路安全性評價體系,并使用模糊綜合評價模型進行安全性評價。用熵權(quán)法進行賦權(quán),根據(jù)熵權(quán)法的不足進行了改進。對霧天條件下的京港澳高速路段進行基于預(yù)測速度的安全性評價,并將預(yù)測評價結(jié)果和實測評價結(jié)果進行對比,結(jié)果表明該路段安全性預(yù)測的準確性較高。該方法為高速公路管理部門在霧天條件下對未來短時間段內(nèi)的高速公路安全狀況進行預(yù)測和管理提供了思路。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U491
【部分圖文】：

因交通事故死亡人數(shù)總計達６３０９３人，其中因機動車和汽車交通事故死亡人數(shù)分??別為５８８０３人和４５９９０人。２０１２？２０１６年近５年的道路交通事故數(shù)和死亡人數(shù)統(tǒng)??計如圖１－１所示。??２１３．６３３．２７??１９６．２７５．４７?｜?＿?柁?７７８１??１７８．８６７．６７??１６１，４５９．８７??２０１２?年?２０１３?年?２０１４?年?２０１５?年?２０１６?年??＿交通事故發(fā)主數(shù)３１？十（起：！?＿?：氣車交ｉｉ事故發(fā)壬數(shù)（起）??圖１－１?２０１２？２０１６年道路交通事故數(shù)統(tǒng)計??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｔｈｅ?ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ?ｏｆ?ｒｏａｄ?ｔｒａｆｆｉｃ?ａｃｃｉｄｅｎｔｓ?ｆｒｏｍ?２０１２?ｔｏ?２０１６??１??

圖１－３技術(shù)路線圖??Ｆｉｇｕｒｅ?１－３?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??１４??

圖２－１垂直冰狀圖??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｖｅｒｔｉｃａｌ?ｉｃｅ?ｃｈａｒｔ??
【參考文獻】

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本文編號：2859229