一、驾驶员素质对交通安全的影响(论文文献综述)
强永康[1](2021)在《基于故障树贝叶斯网络的道路交通事故致因分析》文中认为随着城市化的不断发展和先进科技在交通领域的应用,交通的进步给人类带来了生活便捷、经济效益提升和社会繁荣的同时,也导致交通安全问题的日益严峻。虽然政府部门通过加强立法、强化监管等方式使得交通安全水平得到了改善,但与欧美等发达国家相比仍存在着巨大的差距,主要表现为交通事故数、受伤人数、死亡人数和直接经济损失呈现高增长趋势。目前我国对于道路交通事故致因分析的研究不够深入,甚至只将致因因素归结于某个单一因素,而忽视交通系统是由人员、车辆、道路、环境共同构成的复杂动态系统。因此,深入剖析道路交通事故致因因素,并提出有效的事故预防措施,对保障安全出行具有重要价值。本文利用故障树与贝叶斯网络方法进行道路交通事故致因分析。首先,阐述事故致因理论、故障树及贝叶斯网络的相关理论,为下文交通事故致因分析奠定理论基础。其次,将交警部门提供的交通事故案例数据进行事故信息提炼,从人、车、路、环境四个角度分析可能影响事故发生的因素,并依据事故影响因素构建指标体系。由层次分析法得出指标体系的主观概率,将案例数据归一化处理得出客观概率,再利用最小鉴别信息原理得出两者的综合概率。然后,以城市道路交通事故为顶上事件,以人员因素、车辆因素、道路因素、环境因素为中间事件,38项细化指标为基本事件,构建事故的故障树模型,并进行定性及定量分析,通过分析可以找出引起事故的主要因素。不过,故障树模型的构建虽相对容易,却具有一定的局限性,只能进行单向推理。而贝叶斯网络则能实现双向推理,分析功能更加全面,但其模型构建较为复杂。因此,可以利用故障树事件与贝叶斯网络节点、故障树逻辑门与贝叶斯网络联结强度的对应关系,将已构建的故障树模型转化为贝叶斯网络,便能解决这一难题。借助Netica软件对贝叶斯网络模型进行后验概率推理、敏感性分析、最大可能解释,并对比分析两种模型的分析结果,得出四级指标中,“制动失效”、“长直线路段”、“路面潮湿”、“雨雪天气”、“大型车”、“夜间无照明”这六项因素为主要致因因素;二级指标中,造成事故发生的人、车、路、环境因素各自占比分别为76.4%、49.9%、62.6%、39.8%,说明二级指标中人员因素为主要致因因素。综上,本文的研究可以为决策者提升交通安全程度提供支持,为管理者改善交通环境提供借鉴和指导,对预防或减少交通事故的发生具有一定的参考意义和价值。
韩万里[2](2021)在《重型货车驾驶员驾驶行为特征及安全风险研究》文中提出在人-车-路环境组成的交通系统中,驾驶员是系统主体,是保证道路交通安全的核心。近年来针对主动交通安全管理系统的研究逐渐成为主流,尤其对于重型货车等大型营运性驾驶员驾驶行为特征的研究倍受研究者的关注。因此,本文以重型货车驾驶员驾驶行为及其安全风险为研究对象,设计出适用于我国重型货车驾驶员驾驶行为体系量表,分析重型货车驾驶员驾驶行为特征及其主要影响因素,研究重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价方法,构建重型货车驾驶员交通事故风险预测模型。把对重型货车驾驶员发生交通事故的概率控制转换为对其主要影响因素的控制,以提高和改善重型货车驾驶员驾驶行为。丰富了驾驶员驾驶行为相关理论,为重型货车驾驶员安全驾驶行为分析与安全风险研究提供思路和实验方法。首先,在总结分析重型货车运行安全、驾驶行为特征、驾驶行为安全评价方法及交通事故风险预测模型的研究进展的基础上,明确研究目的、方法及创新思路。修正拓展了驾驶行为定义,对驾驶行为进行分类,梳理了各类相关概念之间定义关系;基于交通心理学及海因里希“多米诺骨牌”因果连锁理论等,结合重型货车交通事故统计数据,对重型货车驾驶员驾驶行为特征及其交通事故成因进行深层次的分析,构建了重型货车驾驶员驾驶行为表征框架。其次,基于统计学与心理学理论,运用文献分析、问卷调查、交流访谈、观察法及探索性因子分析等方法,设计出了适合我国重型货车驾驶员特征的重型货车驾驶员驾驶行为体系量表,分析了重型货车驾驶员驾驶行为的表现特征,并对验证了量表的合理与有效性。然后,将相关性分析、多重对应分析及单因素方差分析相结合,分析不同属性的重型货车驾驶员的各种驾驶行为特征。基于计划行为理论,运用结构方程模型(SEM)路径预测方法,构建了重型货车驾驶员驾驶行为影响因素路径整合模型,全面分析影响重型货车驾驶行为发生动机因素,找出影响重型货车驾驶员驾驶行为的关键因子及其影响度。再者,基于驾驶行为量表,从重型货车驾驶员的积极行为、一般违规行为、错误驾驶行为、疏忽大意驾驶行为及风险/攻击性驾驶行为5个方面构建了重型货车驾驶员驾驶行为安全指标体系。提出了将主成分分析与熵值法相融合的方法对驾驶行为安全评价指标融合赋权,将灰色关联度与TOPSIS综合评价法相融合的方法构建重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价模型,实现对不同群体的重型货车驾驶员驾驶行为安全水平综合评价。最后,基于重型货车驾驶行为量表及其数据统计学特征,以重型货车驾驶员属性及其驾驶行为为自变量,以重型货车是否发生交通事故为因变量。应用相关性分析、多重线性回归分析及单因素Logistic回归分析筛选用于重型货车驾驶员交通事故风险建模的自变量。并提出基于二项logistic回归模型的重型货车驾驶员交通事故风险预测方法,构建二项logistic回归模型来说明驾驶员及其驾驶行为特征参数之间的关联特征对重型货车驾驶员交通事故风险预测结果的影响。并对影响重型货车驾驶员发生交通事故的因素进行分析,提出了改善重型货车驾驶员驾驶行为及其预防事故的措施与建议。研究成果丰富重型货车驾驶员驾驶行为相关理论,有助于提高对重型货车驾驶员驾驶行为研究的重视程度,为重型货车驾驶员不当驾驶行为的矫正与积极驾驶行为的培养等提供理论依据,也为制定相关安全措施政策或规章、开发重型货车碰撞预警系统等提供指导。可改善重型货车驾驶员的驾驶行为,提高驾驶安全性,预防或减少重型货车交通事故发生。
邢璐[3](2020)在《基于微观轨迹数据的主线收费站分流区交通安全评价研究》文中研究指明作为高速公路主要事故黑点,收费站的交通安全问题已备受关注。尤其在收费站上游道路的车辆分流区域,有限的道路空间、复杂的车道配置以及不同的收费类型给驾驶员正常行驶提升了难度,也使得车辆在此区域的事故风险显着提升。虽然,交通管理部门已于近年开始重视上述问题,并从收费方式着手解决收费站对高速公路发展及车辆正常运行的限制,但由于收费站发展处于过渡阶段,实施的措施对车辆安全改善的效果并不明显。同时,收费站的更新换代也导致已有安全评估系统的失效,亟需修正已有事故风险评估模型,保证收费站分流区安全预警系统能够适应快速更新的交通环境。因此,有效合理地评估车辆在分流区内的安全,明晰车辆事故风险影响机理,构建适用性广泛的收费站安全评价体系对收费站安全管理尤为重要。为此,本研究依托国家自然科学基金面上项目《混合收费站运行安全和效率影响机理与多领域协同分析设计研究》(51778141)以及江苏省研究生科研与实践创新计划项目《基于交通冲突的混合型收费站前广场交通安全影响研究》(KYCX17_0148),以南京混合型主线收费站分流区为例,探究收费站分流区车辆事故风险特征以及事故影响机理,改善分流区交通安全。论文的主要研究内容包含以下五个方面:首先对混合型主线收费站分流区进行重新定义,将收费站车辆分流行为的传统研究范围拓展到车辆实施预备分流的主线道路,并从理论角度概括车辆在收费站分流区的行驶过程、换道及速度特征。其次,从系统框架和功能、目标检测、目标跟踪、误差消除以及坐标系转换等方面深入介绍基于视频识别技术的车辆轨迹自动识别系统,以及获取完整车辆轨迹和提高车辆轨迹精度的过程,强调了高精度视频识别对复杂道路节点中转向或变道车辆跟踪的重要性。在此基础上,以沪蓉高速南京收费站分流区为例,从车辆类型、行驶时间、行驶速度、速度变化、车道选择等方面探究收费站分流区的交通流特征。第二,详细阐述了交通冲突技术以及交通冲突判别指标,重点讨论传统指标适用场景的局限,提出适用于无约束车辆运动交通冲突计算的安全替代指标(拓展距离碰撞时间,ETTC)及其计算方法,弥补传统指标的局限性。进一步明确收费站分流区车辆运动的无约束特征,定义分流区交通冲突并分类,详细介绍了分流区交通冲突形成过程及影响因素。基于车辆微观轨迹数据和ETTC,提取车辆在收费站分流区内交通冲突并判别安全状态,详细刻画交通冲突特征,对比车辆事故风险的差异性。第三,基于收费站分流区车辆微观轨迹和交通冲突估计结果,构建参数事故风险评估模型(Logistic回归,LR)和五种非参数事故风险评估模型(决策树、随机森林、支持向量机、K邻近算法和神经网络算法),对比六种模型对分流区车辆事故预测的精度和模型结果的解释能力,优选适用于收费站分流区的事故风险评估模型。在此基础上,通过构建基于贝叶斯方法的随机参数logistic回归模型,摆脱IIA假设约束并且有效捕捉解释变量未被观测到的异质性。探究车辆类型、收费通道选择、行驶速度、行驶位置以周边车流与车辆安全之间的关系,对分流区车辆事故影响机理进行详细的剖析和解读。研究成果为交通安全管理者理解分流区交通事故影响机理、有效预测分流区车辆事故、制定和实施安全管理决策提供了理论基础和实证指导。第四,通过探究车辆分流行为的连续性动态变化,发掘车辆事故风险具有的时空动态差异,提出车辆在分流区内的行驶时间和行驶距离对事故风险影响的重要性。基于随机参数事故风险评估模型,进一步引入车辆分流行为的连续动态特征,提出了基于行驶时间和行驶距离的随机参数事故风险模型,探索车辆安全在时间和空间上连续动态变化,以及各影响因素与车辆安全内在联系的影响作用。通过对基础模型、时变模型和空间变化模型的评估效果对比,证实考虑时空动态变化的有效性。此外,将收费站分流区混行车辆划分为四种混行类别,对比不同混行类别的车辆事故风险时变影响机理,捕捉不同混行类别的车辆安全差异性,证实车辆混行对分流区交通安全的危害,为收费站收费方式改革提供理论支持。最后,研究基于对离线静态估计在安全管理实践中的局限性以及滞后性的探讨,以六种数据采样方法模拟数据离散特征,采用贝叶斯动态LR理论构建能够随着数据更新实现自适应修正的分流区车辆事故风险评估模型,并验证了模型自适应修正和动态估计的有效性。在模型基础上,提出考虑动态更新的收费站分流区车辆安全预警系统。同时,采用灰度聚类评价方法,构建分流区车辆安全预分级模型,将车辆自身安全性能划分为四个等级,并优化四类安全级别车辆的ETTC阈值和事故概率阈值。基于事故风险评估模型动态更新以及车辆安全预分级,构建同时具有动态更新和细分车辆安全等级功能的分流区车辆安全预警系统,将研究结果应用到安全管理实践。在预警系统的基础上,提出安全行驶诱导、安全状态监控、高危状态急救以及危险行为干预的车辆安全改善思路以及多种安全管控措施,实现研究结果和工程实践的有效结合,同时将收费站安全研究成果推广应用到类似的复杂道路节点中,为道路安全管理提供有效的方法支撑和借鉴。
孙博[4](2020)在《基于交通冲突技术的收费站交通安全分析方法》文中进行了进一步梳理近年来ETC(Electronic Toll Collection)电子不停车收费系统逐渐进入我国高速公路收费站,形成了目前ETC车辆与MTC车辆均可通行的混合收费站模式。混合收费站在提高收费站通行能力的同时,也带来了一系列的交通安全问题。目前国内外对收费站的研究主要集中在收费站的通行能力方面,缺乏对收费站交通安全的研究,更没有形成系统的高速公路收费站交通安全评价体系,因此本文基于交通冲突技术对高速公路收费站交通安全分析方法进行研究。首先,对高速公路收费站上游基本路段、减速渐变路段和收费服务路段三个区域的交通冲突成因及形成过程进行了分析,将收费站交通冲突分为车辆换道侧撞冲突和车辆追尾冲突两大类。选取包茂高速曲江收费站作为调查对象,运用航拍法结合人工观测进行交通调查,并采用主客观相结合的方式获取收费站交通冲突数据,为后面建立收费站仿真模型以及仿真软件参数校正提供数据支持。其次,从人、车和道路三个方面对收费站交通冲突影响因素进行了定性分析;采用正交试验法进行交通仿真实验设计,运用VISSIM软件和SSAM(Surrogate Safety Assessment Model)软件对收费站进行仿真模拟并获取各影响因素不同取值组合时的交通冲突数据;利用仿真结果分析各影响因素与交通冲突的关系,并选取显着性在95%水平以上的因素作为自变量进行回归分析构建交通冲突预测模型。最后,对国内外普遍采用的综合交通安全评价方法进行比较分析,选取了灰色聚类评价方法以车道交通冲突率为评价指标对收费站进行交通安全评价。通过构建交通安全评价体系,将收费站交通安全划分为四个安全等级,确定了各安全等级所对应的评价指标阈值。综合不同安全等级交通流运行规律以及交通冲突分布情况,提出了针对性的交通安全改善措施。
胡菊[5](2019)在《重庆市高速公路交通违法行为现状与治理对策研究》文中指出党的“十九大”首次作出建设“交通强国”的重大决策部署,同时交通运输部将重庆作为“交通强国”建设的试点省市,为支撑重庆“两高两地”建设,高速公路须发挥更大作用。然而高速公路交通违法问题已经作为城市弊病,不仅严重破坏了城市生态,阻碍了地区经济的发展和人民生活水平的提高,轻则会对人们出行的舒适性产生了不良影响,重则会对人身安全构成严重威胁,应引起高度重视。本文首先通过高速公路违法行为治理背景和国内外相关研究概述提出研究的主要问题,然后通过资料收集,系统地对行为控制理论、公共产品理论、博弈论、交易成本理论、治理理论等相关理论概念进行梳理,并通过剖析重庆市高速公路交通违法行为和治理现状,从驾驶人、交管部门、法律法规、法制观念和意识、突发极端气候等五个方面寻求引发高速公路违法行为的真正原因,从国内外治理交通违法的做法中提炼出值得借鉴的内容,从中得到启示,然后从深化交通综合执法改革、完善道路交通法律法规制度、提高违法成本和建立诚信激励机制、重视根源法治影响宣传、建立互联网+全方位监控体系、建设“司机之家”提高供给服务质量、极端天气预警、建立专家智库团队等8个方面提出优化重庆市高速公路违法行为治理方案的对策建议。
章国鹏[6](2019)在《信号协调控制下的干线交通安全分析》文中提出信号协调控制已被广泛应用于城市干线信号交叉口。该技术通过形成绿波带,使车辆能以较少停车次数或不停车通过沿线交叉口。以往关于信号协调控制的研究主要关注信号配时方案的优化以实现交通运行效率的最大化。然而,信号协调控制对交通安全的影响往往被忽视,关于协调控制下干线交通安全性变化的研究相对较少。由于协调控制对交通流模式的改变,干线交通安全性表现可能随之发生变化。近些年,学者们开始逐渐关注协调控制干线的交通安全问题。相关的研究涉及到干线信号协调控制前/后安全计数指标的变化,如事故频率和交通冲突数量等。尽管如此,信号协调控制对交叉口和干线的交通安全影响机理仍未明确,相关的交通安全问题还需深入研究。为此,本文将重点研究信号协调控制对干线交通安全的影响,主要内容包括事故空间分布、事故风险、受伤严重程度等。本文以美国密歇根州安娜堡市六条城市干线为研究对象,交通安全分析数据源于密歇根州交通部记录的事故数据库(2000-2014年)。在事故空间分布方面,本文采用核回归模型评价信号交叉口在协调控制策略实施前/后的安全表现。通过该模型建立事故频率与事故空间点位之间的非线性关系,检验在各种非集聚条件下(如不同时间段、事故类型等)协调控制前/后交通事故空间分布的差异性。由基于密歇根州交通事故的案例分析,可知:1)当信号协调控制系统运行时,干线交通事故在空间分布上更加离散化;2)在以下非集聚条件下,应用信号协调控制之后路段上的事故频率有所增加:非高峰期、追尾事故、刮擦事故、低限速路段、受伤事故和仅财产损失事故。这些发现表明,信号协调控制带来安全效益的同时也伴随着一定交通安全隐患。在事故风险方面,本文使用相对危险暴露量技术对比干线上各类出行主体在有/无协调控制下的事故倾向性(以相对事故参与率表示)。该技术可用于评估特定驾驶员/车辆的事故风险,如驾驶员年龄、性别、车辆类型等。再采用同时包含固定影响和随机影响的混合效应logistic模型检验相对事故风险的显着性。基于密歇根州交通事故的数据分析结果表明:1)当信号协调控制实施后,年轻驾驶员、男性驾驶员和皮卡伴随着较多的事故责任;2)在不同非集聚条件下事故风险有所差异,比如,在高峰期年轻驾驶员的事故风险会增加;3)高风险驾驶群体在信号协调控制后的危险驾驶行为(跟车过近)相比协调控制前有所增加。在事故严重程度方面,本文首先用卡方检验分析了信号协调控制对事故严重程度的影响变化,再利用随机参数有序Logit模型和广义有序模型探索事故严重程度的影响因素。密歇根州安娜堡市的案例研究表明:1)信号协调控制减少了受伤程度较低的交通事故,但是增加了伤害后果较为严重的交通事故;2)诸多因素(事故涉及车辆数、女性驾驶员、事故发生时间、事故类型、危险驾驶行为,以及非正常的驾驶员身体状态)对事故严重程度具有显着影响;3)对比协调控制之前,干线在协调控制之后的事故严重程度呈现较强的空间相关性。此外,本文还通过建立双层Stacking机器学习模型研究事故严重程度的影响因素。模型第一层融合了随机森林、神经网络和提升分类树三种分类方法,第二层采用传统的logistic回归模型。结果表明:1)Stacking模型的分类表现优于各种单一机器学习模型;2)当事故为多车事故,对撞或追尾事故,夜间事故,驾驶员具有非正常驾驶状态(酒驾和分心)和危险驾驶行为(违反交通控制和未让行)时,则其事故后果往往比较严重。本文强调了开展信号协调控制交通安全分析的重要性,从交通安全视角为交通信号控制与管理提供了科学基础。研究结果有助于提出有效的交通管理措施以减少事故风险,降低事故严重程度,并最终提高信号协调干线的运营安全性。
胡芳铮[7](2019)在《机动车驾驶员交通素养评价研究》文中提出由于城市化进程的加快推进,城市规模也逐渐扩大,城市交通需求总量和机动车保有量持续增加,导致交通问题状况频发。城市交通首当其冲,总体布局发生改变:道路变宽、交通网密集、车辆通行量暴增。因此我们必须要考虑城市交通这样一个严肃的问题。城市交通需求总量和机动车保有量随着城市化和机动化进程的加快持续增加,但道路拥堵情况也愈发严重,交通事故频繁发生,违反道路交通法规的行为层出不穷,这严重影响了城市发展以及居民交通生活质量,使得城市交通问题受到社会的广泛关注。本文在分析素养概念的基础上,把素养的概念引入到社会交通系统,通过提高机动车驾驶员交通素养,有效解决社会交通问题,提出机动车驾驶员交通素养概念。首先,对机动车驾驶员交通素养构成四要素,即机动车驾驶员交通知识、机动车驾驶员交通意识、机动车驾驶员交通技能以及机动车驾驶员交通行为,分别进行表征因素分析,为构建机动车机动车驾驶员交通素养评价指标体系提供研究基础;其次,通过内容分析法对相关文献进行归纳总结,结合专家咨询意见构建机动车驾驶员交通素养评价指标体系,采用AHP分析软件yaahp,建立机动车驾驶员素养评价模型;最后,根据构建的指标体系设计调查问卷,选择以郑州市为例进行实证分析,发放调查问卷,得到调查结果。研究发现,郑州市机动车驾驶员交通素养评价值为72.07,其中,交通知识得分77.09,交通意识得分73.95,交通技能得分78.12,交通行为得分为84.30。可以看出,受调查者相对具有更积极、更负责任的交通行为,对交通技能和交通知识也有一定了解,但交通意识相对较低。
李婷[8](2019)在《山区高速公路交通事故机理研究》文中指出我国地势西高东低,随着西部山区的发展,山区高速公路里程逐年增长,加之机动车保有量以及机动车驾驶人数的增加,导致了山区高速公路交通事故的频发,由于其特殊的地理位置,往往造成群死群伤的事故后果。因此,对山区高速公路交通事故进行深入研究,探究各影响因素与交通事故之间的内在规律并提出有效的安全管理办法,对于降低交通事故造成的后果具有重要意义。本文通过事后分析总结历史事故中的疏漏和不足,对山区高速公路交通事故展开致因分析,有助于山区高速公路交通运营安全管理决策,促进运营系统的安全运作。基于事故概率的分类模式,提出了基于贝叶斯网络的山区高速公路交通事故概率预测模型,利用各因素与事故等级之间的复杂关系进行建模。主要工作如下:研究分析山区高速公路交通事故影响因素,从人、车、路、环境四个方面分别展开分析,研究其和交通事故之间的相关性,选择西南某省A高速公路近几年的交通事故作为研究对象,提取了16个重要的因素变量,并对其进行离散化处理;通过贝叶斯网络结构学习和参数学习,借助GeNIe软件学习构建山区高速公路交通事故贝叶斯网络,利用K2算法构建基于贝叶斯网络预测模型。通过逆向推理、敏感性分析以及最大致因链分析找出关键影响因素;使用所建立的贝叶斯网络模型预测关键因素对交通事故等级的影响,基于此提出相应的安全管理对策,并分析采取措施后,事故等级相应的变化。
冀永强[9](2019)在《基于VR技术的驾驶员视觉能力测试方法研究》文中研究说明深度知觉、动体视力、暗适应、夜间视力4项视觉感知能力对安全驾驶有重要影响。这4项能力的测试结果可以作为驾驶员筛选、录用、考核、培训等工作的参考依据。传统测试设备采用机械运动、电子控制的方式实现测试功能,存在着单向性、结构复杂、效率低、可靠性差等问题。将VR技术应用于测试将会克服传统设备存在的问题,有利于驾驶员视觉能力测试工作的广泛开展。参考行业标准JT/T 442–2014对驾驶员视觉能力VR测试系统进行了方案设计,制定了系统设计目标、设计原则、测试方案、测试等级划分依据等。依据设计方案运用Unity 3D、Visual Studio、SQLite数据库、C#编程语言等工具开发了VR测试软件,具备用户和管理员登录、用户测试、数据存储与管理、声音提示等功能;设计了以VR头戴式显示装置和Logitech G29方向盘分别作为测试和反馈装置的硬件系统。为验证VR测试系统的有效性,32名被试分别在传统设备和VR测试系统进行了试验。对试验结果进行相关性分析得到4组测试的相关系数达到了0.612、0.702、0.671、0.726,具有良好的相关性;运用配对样本T检验对两组试验数据进行检验,发现两组测试结果均值间存在显着差异。即VR测试系统在功能上可以代替传统设备,但是VR测试系统的测试结果与传统设备测试结果之间存在差异。针对两组测试结果之间的差异,进行了回归分析,建立了各测试项目由VR测试系统测试结果映射到传统测试结果的函数关系,确定了单项测试得分计算方法;依据标准JT/T 442–2014中的驾驶适宜性综合评价方法,将4项视觉测试项目单独列出建立了驾驶员视觉能力综合评价方法。基于VR技术的驾驶员视觉能力测试系统实现了传统测试设备的功能,克服了传统测试设备存在的缺点,同时具有数据精度高、测试效率高、测试自动化程度高、测试数据便于管理等优势,是一种更先进的现代化测试方式。
邓婷婷[10](2018)在《高速公路交通事故分析及对策研究 ——以湖南省永州市为例》文中指出高速公路作为交通运输中的领头羊,担负着国家战略意义,其在促进经济发展的作用上发挥了举足轻重的作用。尤其是在我国改革开放后,经济迅猛发展,高速公路的建设也突飞猛进,在一定程度上不仅极大地促进了公路快速运输系统的发展,优化了交通运输结构,同时还缓解了整体交通运输的压力,改变了传统交通运输的格局。高速公路交通安全工作也成为重点工作。但是在面对新时局的情况下,我国高速公路交通安全现状十分严峻,高速公路交通事故的发生导致人财物的损失,且每每损失惨重。因此对高速公路交通事故进行具体深入的分析迫在眉睫。本文以湖南省永州市高速公路交通事故情况为对象,对永州市辖区内高速公路交通事故发生的特点,原因进行分析,并通过研究永州市辖区高速公路交通事故的影响因素、分布规律、隧道事故多发等情况,有针对性地提出与永州市辖区高速公路交通事故特点相适应的交通管理建议以及针对具体事故的预防措施,以期能将本文的研究建议应用于实际高速公路交通管理中,并达到减少永州市高速公路交通事故发生的效果,为降低永州市高速公路交通事故率及事故严重程度打下基础。具体而言,本文从以下三个方面展开研究:(1)在分析论文研究背景和研究意义的基础上,分析了国内外的研究综述,国外以德国高速公路建设和美国高速公路建设为代表进行阐述,而国内则主要集中在高速公路交通事故分布时间、事故特征、安全防控体系、安全管理等方面分别进行论述,并阐明本文的研究思路和研究内容。(2)本文对高速公路基本状况进行分析,并对高速公路交通事故进行概述,在道路交通安全理论的基础上,构建道路交通安全研究基本框架,明确道路交通安全干预手段和改善措施,同时对典型高速公路交通事故案例进行分析,总结分析了永州市高速公路交通事故的现状和特点。(3)本文从人、车、道路、地理因素四个方面对永州市高速公路交通事故的成因进行分析,并以实际数据为依据,结合永州市高速公路本身的特点从提升驾驶员及行人素质、重点车辆管理对策、隧道群事故预防和秩序管理、灾害性天气预防对策四个方面提出完善高速公路交通事故预防工作的措施和建议。
二、驾驶员素质对交通安全的影响(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、驾驶员素质对交通安全的影响(论文提纲范文)
(1)基于故障树贝叶斯网络的道路交通事故致因分析(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景与研究意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 国外研究现状 |
1.2.2 国内研究现状 |
1.2.3 研究现状评述 |
1.3 研究内容与研究方法 |
1.3.1 研究内容 |
1.3.2 研究方法 |
1.4 技术路线图 |
第2章 理论基础与研究方法 |
2.1 事故致因理论 |
2.1.1 事故频发倾向论 |
2.1.2 事故因果连锁论 |
2.1.3 能量意外释放论 |
2.2 故障树分析理论 |
2.2.1 故障树的基本概念及图形符号 |
2.2.2 故障树的运算法则与结构函数 |
2.2.3 故障树的推理特点及分析流程 |
2.3 贝叶斯网络分析理论 |
2.3.1 贝叶斯网络基本概念 |
2.3.2 贝叶斯网络建模流程 |
2.3.3 贝叶斯网络概率推理 |
2.4 本章小结 |
第3章 数据与道路交通事故致因因素分析 |
3.1 数据来源及处理 |
3.2 道路交通事故的致因因素分析 |
3.2.1 人员因素对道路交通事故影响分析 |
3.2.2 车辆因素对道路交通事故影响分析 |
3.2.3 道路因素对道路交通事故影响分析 |
3.2.4 环境因素对道路交通事故影响分析 |
3.3 道路交通事故致因的指标综合概率 |
3.3.1 层次分析法确定指标主观概率 |
3.3.2 数据归一化确定指标客观概率 |
3.3.3 最小鉴别信息原理确定指标综合概率 |
3.4 本章小结 |
第4章 故障树模型构建与分析 |
4.1 故障树模型构建 |
4.1.1 确定故障树各层事件 |
4.1.2 构建故障树模型结构 |
4.2 故障树模型分析 |
4.2.1 故障树模型定性分析 |
4.2.2 故障树模型定量分析 |
4.3 本章小结 |
第5章 贝叶斯网络模型构建与分析 |
5.1 故障树与贝叶斯网络的映射关系分析 |
5.1.1 故障树事件与贝叶斯网络节点的映射 |
5.1.2 故障树逻辑门与贝叶斯网络联结强度的映射 |
5.2 贝叶斯网络模型构建与分析 |
5.2.1 贝叶斯网络模型构建 |
5.2.2 贝叶斯网络模型分析 |
5.3 模型结果对比与道路交通安全改善措施 |
5.3.1 故障树贝叶斯网络模型结果对比 |
5.3.2 道路交通安全改善措施 |
5.4 本章小结 |
第6章 总结与展望 |
6.1 研究结论与创新点 |
6.1.1 研究结论 |
6.1.2 创新点 |
6.2 未来展望 |
参考文献 |
附录一: 城市道路交通事故各致因指标的概率调查问卷 |
附录二: 城市道路交通事故各指标判断矩阵及计算结果 |
攻读硕士期间的学术成果 |
致谢 |
(2)重型货车驾驶员驾驶行为特征及安全风险研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.1.1 重型货车数量 |
1.1.2 交通安全形势 |
1.1.3 研究重型货车驾驶员驾驶行为的必要性 |
1.2 研究目的与意义 |
1.2.1 研究目的 |
1.2.2 研究意义 |
1.3 国内外研究现状 |
1.3.1 重型货车安全研究 |
1.3.2 驾驶行为研究 |
1.3.3 驾驶行为安全评价指标及建模方法 |
1.3.4 交通事故风险分析模型 |
1.3.5 既有研究评述 |
1.4 主要研究内容 |
1.5 研究方法和技术路线 |
1.5.1 研究方法 |
1.5.2 技术路线 |
第二章 重型货车驾驶行为定义及其表征结构研究 |
2.1 驾驶行为定义及研究范围界定 |
2.1.1 驾驶行为概念界定 |
2.1.2 驾驶行为分类及研究范围 |
2.2 驾驶行为的形成分析 |
2.3 重型货车交通事故特征及其事故原因分布 |
2.3.1 交通事故特征与主要影响因素分析 |
2.3.2 事故原因分布 |
2.4 重型货车驾驶员交通心理分析 |
2.4.1 社会责任感 |
2.4.2 冒险心理 |
2.4.3 交通安全感 |
2.4.4 期望心理 |
2.5 重型货车交通事故成因及驾驶行为特征表征结构 |
2.5.1 事故成因分析 |
2.5.2 驾驶行为特征分析 |
2.5.3 重型货车驾驶行为表征结构 |
2.6 本章小结 |
第三章 重型货车驾驶员驾驶行为体系量表构建研究 |
3.1 研究思路 |
3.1.1 问题描述 |
3.1.2 研究思路 |
3.2 研究方法 |
3.2.1 驾驶行为调查方法 |
3.2.2 因子分析法 |
3.3 重型货车驾驶员驾驶行为量表初始体系构建 |
3.4 问卷调查实施 |
3.4.1 调查目的与对象 |
3.4.2 调查样本量 |
3.4.3 调查过程 |
3.5 重型货车驾驶员驾驶行为体系构建 |
3.5.1 探索性因子分析 |
3.5.2 重型货车驾驶员驾驶行为量表结构 |
3.6 重型货车驾驶行为量表信度与效度检验 |
3.6.1 信效度及构建效度检验 |
3.6.2 关联效度分析 |
3.6.3 区分效度分析 |
3.7 本章小结 |
第四章 重型货车驾驶员驾驶行为特征及影响因素路径整合模型研究 |
4.1 问题描述与研究思路 |
4.1.1 问题描述 |
4.1.2 研究思路 |
4.2 研究方法 |
4.2.1 多重对应分析 |
4.2.2 计划行为理论 |
4.2.3 结构方程模型 |
4.3 重型货车驾驶员样本描述性统计分析 |
4.4 重型货车驾驶员驾驶行为特性分析 |
4.4.1 不同驾驶行为与其态度、自我期望关系分析 |
4.4.2 不同驾驶行为与其人口学因素关系分析 |
4.4.3 不同驾驶行为与其驾驶经验关系分析 |
4.4.4 不同驾驶行为与驾驶休息时间关系分析 |
4.4.5 不同驾驶行为与经济压力关系分析 |
4.4.6 不同驾驶行为与交通事故关系分析 |
4.5 重型货车驾驶员驾驶行为影响因素路径整合模型 |
4.5.1 模型构建 |
4.5.2 影响因素路径构建 |
4.5.3 适配度分析 |
4.6 影响因素路径关系分析 |
4.6.1 各变量间的相互关系分析 |
4.6.2 各变量间的影响程度分析 |
4.7 本章小结 |
第五章 基于驾驶行为量表的重型货车驾驶员驾驶行为安全评价模型研究 |
5.1 研究问题与思路 |
5.1.1 研究问题 |
5.1.2 研究思路 |
5.2 研究方法 |
5.2.1 TOPSIS评价法 |
5.2.2 灰色综合评价法 |
5.3 评价指标体系构建 |
5.4 指标权重确定分析 |
5.4.1 主成分分析法在指标层应用 |
5.4.2 熵值法在要素层应用 |
5.5 基于灰色关联度-TOPSIS评价方法 |
5.6 不同群体重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价 |
5.6.1 是否发生过交通事故的重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价 |
5.6.2 不同年龄段的驾驶员驾驶行为安全水平评价 |
5.6.3 不同平均每天睡眠时间的重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价 |
5.6.4 不同车辆所有权的重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价 |
5.6.5 不同月收入的重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价 |
5.7 本章小结 |
第六章 重型货车驾驶员交通事故风险预测模型研究 |
6.1 研究问题与思路 |
6.1.1 研究问题 |
6.1.2 研究思路 |
6.2 研究方法 |
6.2.1 多重线性回归分析 |
6.2.2 二元logisitic回归模型 |
6.2.3 模型检验 |
6.3 数据特征及变量选取分析 |
6.3.1 数据特征分析 |
6.3.2 构建预测模型的数据预分析 |
6.4 重型货车交通事故风险预测模型构建 |
6.4.1 模型构建 |
6.4.2 实现过程 |
6.4.3 预测模型检验 |
6.5 本章小结 |
第七章 重型货车交通事故影响因素分析及其预防措施建议 |
7.1 重型货车驾驶员疲劳因素 |
7.1.1 平均每天睡眠时间 |
7.1.2 行车时间段 |
7.2 经营模式因素 |
7.3 不同驾驶行为因素分析 |
7.3.1 积极驾驶行为 |
7.3.2 一般违规驾驶行为 |
7.4 个体属性因素 |
7.4.1 年龄因素 |
7.4.2 月收入因素 |
7.5 其他驾驶行为及交叉因素 |
7.6 本章小结 |
结论与展望 |
主要结论 |
主要创新点 |
研究展望 |
参考文献 |
攻读学位期间取得的研究成果 |
参与的主要科研项目 |
致谢 |
附录 重型货车驾驶员驾驶行为调查表 |
(3)基于微观轨迹数据的主线收费站分流区交通安全评价研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 收费站交通特性及安全研究 |
1.2.2 车辆事故风险建模研究 |
1.2.3 基于视频识别技术的交通冲突研究 |
1.2.4 研究概况评述 |
1.3 研究目标及内容 |
1.3.1 研究目标 |
1.3.2 拟解决关键问题 |
1.3.3 研究内容 |
1.3.4 研究框架及技术路线 |
1.4 本章小结 |
第二章 基于视频识别技术的收费站分流区交通数据采集与分析 |
2.1 收费站概述 |
2.1.1 道路收费方式 |
2.1.2 收费站类型和基本组成 |
2.2 混合型主线收费站分流区定义 |
2.2.1 分流区定义 |
2.2.2 分流区车辆行驶特征 |
2.3 基于视频识别技术的车辆轨迹自动识别系统 |
2.3.1 系统框架 |
2.3.2 目标检测与目标跟踪方法 |
2.3.3 目标检测与目标跟踪验证 |
2.3.4 误差消除 |
2.3.5 坐标系转换 |
2.4 收费站分流区车辆微观轨迹提取 |
2.4.1 数据采集 |
2.4.2 轨迹提取与数据处理 |
2.5 基于车辆微观轨迹数据的收费站分流区交通流特征研究 |
2.5.1 车辆类型特征 |
2.5.2 车辆行驶时间特征 |
2.5.3 车辆速度特征 |
2.5.4 车辆车道选择特征 |
2.6 本章小结 |
第三章 面向收费站分流区无约束车辆运动的交通冲突研究 |
3.1 交通冲突技术 |
3.1.1 交通冲突定义和分类 |
3.1.2 交通冲突判别 |
3.2 无约束车辆运动的交通冲突估计 |
3.2.1 传统距离碰撞时间 |
3.2.2 无约束车辆运动的拓展距离碰撞时间 |
3.3 收费站分流区交通冲突机理研究 |
3.3.1 收费站分流区交通冲突定义及分类 |
3.3.2 收费站分流区交通冲突形成过程以及影响因素 |
3.4 基于拓展距离碰撞时间的收费站分流区交通冲突特征 |
3.4.1 基于车辆微观轨迹的交通冲突识别 |
3.4.2 交通冲突空间分布特征 |
3.4.3 交通冲突严重性特征 |
3.4.4 交通冲突与车道选择的关系 |
3.4.5 交通冲突与行驶速度的关系 |
3.5 本章小结 |
第四章 面向收费站分流区的车辆事故风险评估模型研究 |
4.1 收费站分流区车辆事故风险评估模型优选 |
4.1.1 参数事故风险评估模型 |
4.1.2 非参数事故风险评估模型 |
4.1.3 车辆事故风险建模与优选 |
4.2 基于贝叶斯方法的随机参数事故风险评估模型 |
4.2.1 随机参数logistic回归模型 |
4.2.2 基于贝叶斯方法的模型参数估计 |
4.3 收费站分流区车辆事故风险评估与分析 |
4.3.1 数据来源和模型构建 |
4.3.2 模型结果 |
4.3.3 车辆事故风险影响机理 |
4.3.4 车辆事故风险弹性效应 |
4.4 本章小结 |
第五章 考虑时空动态变化的收费站分流区车辆事故风险研究 |
5.1 研究思路 |
5.2 收费站分流区车辆事故风险时空动态变化特征 |
5.2.1 车辆行驶时间特征 |
5.2.2 车辆事故风险时变动态特征 |
5.2.3 车辆事故风险空间变化动态特征 |
5.3 基于时空动态变化的车辆事故风险评估模型 |
5.3.1 基于行驶时间变化的随机参数logistic回归模型 |
5.3.2 基于行驶距离变化的随机参数logistic回归模型 |
5.3.3 考虑时空动态变化的事故风险建模 |
5.4 基于行驶时间变化的车辆事故风险影响机理 |
5.4.1 本车特征对车辆事故风险时变动态影响 |
5.4.2 前车特征对车辆事故风险时变动态影响 |
5.4.3 交通流特征对车辆事故风险时变动态影响 |
5.5 基于行驶距离变化的车辆事故风险影响机理 |
5.6 车辆混行对车辆事故风险的影响 |
5.6.1 车辆混行分类及安全性分析 |
5.6.2 车辆混行对事故风险的时变动态影响 |
5.7 本章小结 |
第六章 基于离散数据更新的收费站分流区事故风险评估与安全管控研究 |
6.1 面向离散数据更新的车辆事故风险评估模型自适应修正研究 |
6.1.1 贝叶斯动态Logistic回归模型 |
6.1.2 数据采样 |
6.1.3 事故风险评估模型构建与评估准则 |
6.1.4 模型结果分析 |
6.1.5 遗忘参数敏感性分析 |
6.1.6 模型应用 |
6.2 收费站分流区车辆安全预分级 |
6.2.1 车辆安全评价模型 |
6.2.2 灰度聚类评价 |
6.2.3 车辆安全预分级模型构建 |
6.2.4 车辆安全预分级结果 |
6.2.5 车辆安全预警阈值选取 |
6.3 收费站分流区车辆安全管控 |
6.3.1 考虑车辆安全预分级的安全预警系统 |
6.3.2 面向车辆的安全管控思路 |
6.3.3 面向车辆的安全管控措施 |
6.4 本章小结 |
第七章 结论展望 |
7.1 主要研究成果与结论 |
7.2 研究创新点 |
7.3 研究展望 |
致谢 |
参考文献 |
作者简介 |
(4)基于交通冲突技术的收费站交通安全分析方法(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.2 研究目的和意义 |
1.3 国内外现状 |
1.3.1 交通冲突技术应用研究现状 |
1.3.2 交通安全评价方法研究现状 |
1.3.3 收费站交通安全研究现状 |
1.4 研究内容及技术路线 |
1.4.1 研究内容 |
1.4.2 技术路线 |
第二章 高速公路混合收费站构成分析 |
2.1 收费站分类及结构分析 |
2.1.1 收费站分类 |
2.1.2 收费站结构分析 |
2.2 收费车道概述 |
2.2.1 MTC车道 |
2.2.2 ETC专用车道 |
2.2.3 ETC/MTC混合车道 |
2.3 本章小结 |
第三章 交通冲突形成机理及交通调查分析 |
3.1 交通冲突形成机理分析及指标选择 |
3.1.1 收费站交通冲突成因及过程分析 |
3.1.2 交通冲突类型划分 |
3.1.3 交通冲突指标分析 |
3.1.4 交通冲突指标的选取 |
3.2 交通调查 |
3.2.1 前期准备工作 |
3.2.2 调查实施 |
3.2.3 调查数据处理 |
3.3 交通冲突阈值确定 |
3.4 本章小结 |
第四章 收费站交通冲突影响因素分析 |
4.1 人的因素对交通冲突的影响 |
4.1.1 驾驶员因素 |
4.1.2 工作人员因素 |
4.2 车的因素对交通冲突的影响 |
4.2.1 交通量 |
4.2.2 车辆构成因素 |
4.2.3 MTC车辆误入ETC专用车道比例 |
4.3 道路因素对交通冲突的影响 |
4.3.1 ETC车道设置位置 |
4.3.2 ETC车道设置数量 |
4.3.3 ETC车道限速 |
4.3.4 减速渐变段长度因素 |
4.4 本章小结 |
第五章 交通冲突预测模型的构建 |
5.1 基于VISSIM的交通冲突技术 |
5.1.1 VISSIM简介 |
5.1.2 SSAM简介 |
5.1.3 仿真冲突分析 |
5.2 交通仿真模型参数标定 |
5.2.1 交通仿真标定参数选取 |
5.2.2 仿真运行参数设置 |
5.2.3 仿真参数标定 |
5.3 交通仿真实验设计 |
5.3.1 正交试验设计基本步骤 |
5.3.2 交通仿真实验设计 |
5.4 收费站交通冲突预测模型的构建 |
5.4.1 各影响因素与交通冲突的关系分析 |
5.4.2 交通冲突预测模型构建 |
5.4.3 模型有效性检验 |
5.5 本章小结 |
第六章 交通安全评价及应用 |
6.1 交通冲突的有效性 |
6.2 交通安全评价方法和指标确定 |
6.2.1 评价方法选取 |
6.2.2 灰色聚类评价法 |
6.2.3 评价指标选取 |
6.3 交通安全评价体系的构建 |
6.3.1 收费站灰色聚类分析 |
6.3.2 收费站交通安全评价体系 |
6.3.3 收费站交通安全评价步骤 |
6.4 交通安全评价体系的实例应用 |
6.5 交通安全改善方法 |
6.6 本章小结 |
结论与展望 |
结论 |
展望 |
参考文献 |
致谢 |
(5)重庆市高速公路交通违法行为现状与治理对策研究(论文提纲范文)
中文摘要 |
英文摘要 |
1 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 国外研究现状 |
1.2.2 国内研究现状 |
1.2.3 研究启示与借鉴 |
1.3 研究内容和方法 |
1.3.1 研究的主要内容 |
1.3.2 研究方法 |
1.4 研究思路与技术路线 |
1.5 基本概念界定 |
1.5.1 高速公路 |
1.5.2 交通违法行为 |
2 相关理论建构与制度变迁 |
2.1 相关理论建构 |
2.1.1 行为控制理论 |
2.1.2 公共产品理论 |
2.1.3 博弈论 |
2.1.4 交易成本理论 |
2.1.5 治理理论 |
2.2 制度变迁分析 |
2.2.1 1994 年-2003年起步阶段 |
2.2.2 2004 年-2010年快速发展阶段 |
2.2.3 2010 年至今提档升级阶段 |
3 重庆市高速公路交通违法行为和治理现状分析 |
3.1 重庆市高速公路交通违法行为现状分析 |
3.1.1 违法行为数量呈上升趋势 |
3.1.2 违法行为重点突出 |
3.1.3 时间分布有明显特征 |
3.1.4 道路视线差异对行人事故影响小 |
3.2 重庆市高速公路交通违法行为治理现状 |
3.2.1 专项整治常态化 |
3.2.2 开展执法协作 |
3.2.3 全面推行入口“黑名单” |
3.2.4 实施“科技兴队”攻坚计划 |
3.2.5 重视法治宣传 |
4 重庆市高速公路交通违法行为产生的原因分析 |
4.1 驾驶人个人原因 |
4.2 交管部门管理不到位 |
4.3 法律法规不够健全、违法成本低 |
4.4 行人法制观念与意识不足 |
4.5 突发极端气候影响 |
5 国内外治理实践经验与启示 |
5.1 国外高速公路违法行为的治理经验 |
5.1.1 美国 |
5.1.2 英国 |
5.1.3 德国 |
5.1.4 日本 |
5.2 国内其他省市高速公路违法治理的经验 |
5.2.1 贵州:“两云三网” |
5.2.2 上海:创新社会治理 |
5.2.3 山西:“无缝隙、拉网式”治超 |
5.2.4 江苏:违法信息关联个人征信 |
5.2.5 深圳:数据支撑治理 |
6 治理对策 |
6.1 深入推进交通综合执法改革 |
6.2 完善道路交通法律法规制度 |
6.3 提高违法成本,完善诚信安全激励体系 |
6.4 重根源扩宣传,提高法治影响力 |
6.5 结合大数据与互联网+建立全方位监控体系 |
6.6 建设司机之家,提高供给服务质量 |
6.7 建立智慧+极端天气预警系统 |
6.8 与科研机构、高等学校建立专家智库团队 |
参考文献 |
附录 学位论文数据集 |
致谢 |
(6)信号协调控制下的干线交通安全分析(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第1章 绪论 |
1.1 课题来源 |
1.2 研究背景与意义 |
1.3 国内外研究现状 |
1.3.1 信号协调控制系统规划 |
1.3.2 信号协调控制模型与算法 |
1.3.3 交通安全评价方法与模型 |
1.3.4 交通安全评价结果 |
1.3.5 交通安全问题与对策 |
1.3.6 研究现状总结 |
1.4 论文主要工作 |
1.4.1 研究目标 |
1.4.2 研究内容 |
1.4.3 研究方法 |
1.4.4 技术路线 |
1.5 本章小结 |
第2章 干线交通事故数据收集与预处理 |
2.1 研究干线基本情况 |
2.2 交通事故数据来源 |
2.2.1 事故特征因素 |
2.2.2 驾驶员特征因素 |
2.2.3 车辆特征因素 |
2.2.4 道路条件因素 |
2.2.5 环境条件因素 |
2.2.6 事故发生时间与地点 |
2.2.7 其它信息 |
2.3 数据预处理 |
2.4 本章小结 |
第3章 交通事故空间分布特征分析 |
3.1 空间统计分析方法 |
3.1.1 核回归模型 |
3.1.2 空间距离计算 |
3.2 事故数据处理及描述性统计 |
3.3 事故空间分布特征及分析 |
3.3.1 事故空间分布特征 |
3.3.2 核回归结果及分析 |
3.4 本章小结 |
第4章 各类出行主体事故风险评价 |
4.1 事故风险评价方法 |
4.1.1 相对危险暴露量技术 |
4.1.2 混合效应logistic模型 |
4.2 事故数据处理及描述性统计 |
4.3 事故风险计算结果及分析 |
4.3.1 出行主体的相对事故参与率对比 |
4.3.2 非集聚条件下的事故风险分析 |
4.3.3 混合效应logistic回归结果 |
4.3.4 高风险出行主体的危险行为分析 |
4.4 本章小结 |
第5章 基于有序回归模型的事故严重程度分析 |
5.1 事故严重程度统计分析方法 |
5.1.1 卡方检验 |
5.1.2 随机参数有序Logit模型 |
5.1.3 广义可加模型 |
5.1.4 模型拟合优度检验 |
5.2 事故数据处理 |
5.3 事故严重程度分析 |
5.3.1 事故严重程度分布对比 |
5.3.2 统计模型回归结果分析 |
5.3.3 边际效应 |
5.4 本章小结 |
第6章 基于双层Stacking模型的事故严重程度分析 |
6.1 双层Stacking模型构建 |
6.1.1 随机森林 |
6.1.2 神经网络 |
6.1.3 提升分类树 |
6.1.4 Logistic回归模型 |
6.1.5 模型分类性能评价指标 |
6.1.6 变量重要性 |
6.2 事故数据处理 |
6.3 双层Stacking模型评价 |
6.3.1 基础模型适用性分析 |
6.3.2 模型分类性能评价 |
6.4 事故严重程度影响因素分析 |
6.4.1 变量重要性 |
6.4.2 平均边际效应 |
6.4.3 结果分析 |
6.5 本章小结 |
结论与展望 |
致谢 |
参考文献 |
附录 |
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
(7)机动车驾驶员交通素养评价研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
1 绪论 |
1.1 研究背景和意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 国内外相关研究综述 |
1.2.1 素养及其研究动态 |
1.2.2 交通素养及其研究动态 |
1.2.3 交通素养评价方法研究动态 |
1.3 研究内容与框架 |
1.3.1 研究总体安排 |
1.3.2 技术路线 |
1.4 创新之处 |
1.5 研究方法 |
2 机动车驾驶员交通素养基本内涵与构成 |
2.1 交通素养概念的提出 |
2.2 机动车驾驶员交通素养概念及特征 |
2.2.1 素养相关概念 |
2.2.2 交通素养的概念 |
2.2.3 交通环境素养的构成维度 |
2.2.4 交通素养的特征 |
2.3 机动车驾驶员交通素养的基本构成 |
2.3.1 机动车驾驶员交通知识 |
2.3.2 机动车驾驶员交通意识 |
2.3.3 机动车驾驶员交通技能 |
2.3.4 机动车驾驶员交通行为 |
3 机动车驾驶员交通素养表征因素分析 |
3.1 交通素养表征因素 |
3.1.1 交通知识 |
3.1.2 交通意识 |
3.1.3 交通技能 |
3.1.4 交通行为 |
3.2 交通素养表征因素关联模型 |
3.2.1 ISM基本原理 |
3.2.2 交通素养表征因素解释结构模型 |
3.3 交通素养表征因素评价与分析 |
4 机动车驾驶员交通素养评价指标体系研究 |
4.1 基本思路 |
4.2 交通素养评价指标体系初步构建 |
4.3 交通素养评价指标体系的优化 |
4.3.1 问卷设计 |
4.3.2 统计结果分析 |
4.4 权重的确定 |
4.4.1 构造判断矩阵 |
4.4.2 权重及一致性检验 |
4.4.3 各级判断矩阵和计算结果 |
5 机动车驾驶员交通素养评价研究-基于郑州市调查数据 |
5.1 调查问卷设计 |
5.1.1 问卷设计原则 |
5.1.2 问卷的设计 |
5.1.3 量表赋分规则 |
5.2 调查问卷的发放与回收 |
5.2.1 问卷发放 |
5.2.2 问卷回收 |
5.3 信度与效度分析 |
5.3.1 信度分析 |
5.3.2 效度分析 |
5.4 郑州市机动车驾驶员交通素养问卷调查描述性统计 |
5.4.1 交通知识 |
5.4.2 交通意识 |
5.4.3 交通技能 |
5.4.4 交通行为 |
5.5 郑州市机动车驾驶员交通素养评价 |
5.5.1 郑州市机动车驾驶员交通素养评价得分情况 |
5.5.2 郑州市机动车驾驶员交通素养整体评价 |
6 研究总结及展望 |
6.1 研究总结 |
6.2 研究展望 |
攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 |
致谢 |
参考文献 |
附录1 |
附录2 |
(8)山区高速公路交通事故机理研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
1 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 国外研究现状 |
1.2.2 国内研究现状 |
1.3 研究内容与技术路线 |
1.3.1 研究内容 |
1.3.2 技术路线 |
2 交通事故预测模型研究方法 |
2.1 线性回归模型 |
2.1.1 线性回归模型的构成 |
2.1.2 线性回归模型的基本假设 |
2.1.3 线性回归模型的参数估计 |
2.1.4 线性回归模型的统计检验 |
2.2 离散选择模型 |
2.2.1 离散选择模型的构成 |
2.2.2 离散选择模型的类型 |
2.3 贝叶斯网络 |
2.3.1 贝叶斯网络的构成 |
2.3.2 贝叶斯网络的学习 |
2.3.3 贝叶斯网络的推理 |
2.4 预测模型分析 |
2.5 本章小结 |
3 山区高速公路交通事故影响因素分析 |
3.1 交通事故特点 |
3.1.1 道路交通事故特点 |
3.1.2 高速公路交通事故特点 |
3.1.3 山区高速公路交通事故特点 |
3.2 山区高速公路事故的规律分析 |
3.2.1 时间分布规律 |
3.2.2 空间分布规律 |
3.2.3 形态分布规律 |
3.3 山区高速公路交通事故致因分析 |
3.3.1 人的因素 |
3.3.2 车辆因素 |
3.3.3 道路因素 |
3.3.4 环境因素 |
3.4 本章小结 |
4 山区高速公路交通事故概率分析 |
4.1 概率模型目标确定 |
4.1.1 变量选择与处理 |
4.1.2 统计分析 |
4.2 事故概率模型的建立 |
4.2.1 概率因素确定 |
4.2.2 事故概率的结构 |
4.2.3 事故概率的优化 |
4.2.4 事故概率的参数 |
4.3 交通事故的预测 |
4.3.1 逆向推理 |
4.3.2 敏感性推理 |
4.3.3 最大致因链分析 |
4.4 本章小结 |
5 某山区高速公路的事故分析 |
5.1 贝叶斯网络模型的应用 |
5.1.1 事故概述 |
5.1.2 风险分析 |
5.1.3 模型验证 |
5.2 安全管理对策 |
5.3 本章小结 |
6 结论与展望 |
6.1 结论 |
6.2 展望 |
参考文献 |
致谢 |
攻读学位期间的研究成果 |
(9)基于VR技术的驾驶员视觉能力测试方法研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.2 研究目的和意义 |
1.3 国内外研究现状 |
1.3.1 国外研究现状 |
1.3.2 国内研究现状 |
1.3.3 研究现状评述 |
1.4 本文主要研究内容 |
第二章 视觉感知机理及其应用 |
2.1 深度知觉形成机理及其对交通安全的影响分析 |
2.1.1 深度知觉感知机理 |
2.1.2 深度知觉能力对交通安全的影响 |
2.2 动体视力机理及其对交通安全的影响分析 |
2.2.1 动体视力感知机理 |
2.2.2 动体视力能力对交通安全的影响 |
2.3 暗适应机理及其对交通安全的影响分析 |
2.3.1 暗适应机理 |
2.3.2 暗适应能力对交通安全的影响 |
2.4 夜间视力机理及其对交通安全的影响分析 |
2.4.1 夜间视力机理 |
2.4.2 夜间视力能力对交通安全的影响 |
2.5 基于视觉感知机理的VR技术 |
2.5.1 VR技术特点 |
2.5.2 三维立体视觉技术 |
2.6 本章小结 |
第三章 驾驶员视觉能力测试系统方案设计 |
3.1 驾驶员视觉能力测试系统设计目标 |
3.2 驾驶员视觉能力测试系统设计原则 |
3.3 深度知觉测试方案设计 |
3.3.1 测试方案 |
3.3.2 设计要求 |
3.3.3 测试等级划分依据 |
3.4 动体视力测试方案设计 |
3.4.1 测试方案 |
3.4.2 设计要求 |
3.4.3 测试等级划分依据 |
3.5 暗适应测试方案设计 |
3.5.1 测试方案 |
3.5.2 设计要求 |
3.5.3 测试等级划分依据 |
3.6 夜间视力测试方案设计 |
3.6.1 测试方案 |
3.6.2 设计要求 |
3.6.3 测试等级划分依据 |
3.7 本章小结 |
第四章 驾驶员视觉能力测试系统开发 |
4.1 驾驶员视觉能力测试系统总体开发 |
4.2 驾驶员视觉能力测试系统开发软件环境 |
4.2.1 Unity3D开发工具 |
4.2.2 C#编程语言 |
4.2.3 Microsoft Visual Studio开发环境 |
4.2.4 SQLite数据库 |
4.3 驾驶员视觉能力测试系统硬件搭建 |
4.3.1 VR头戴式显示装置选配与开发 |
4.3.2 人机交互装置的选配与开发 |
4.3.3 图形工作站选配 |
4.4 驾驶员视觉能力测试软件开发 |
4.4.1 用户界面设计开发 |
4.4.2 声音提示系统开发 |
4.4.3 数据库开发 |
4.4.4 虚拟测试环境的创建 |
4.4.5 控制程序开发 |
4.4.6 VR测试软件的发布 |
4.5 驾驶员视觉能力测试系统调试 |
4.6 本章小结 |
第五章 VR测试系统结果相关性分析及得分计算方法 |
5.1 测试试验 |
5.1.1 试验目的 |
5.1.2 试验样本 |
5.1.3 试验 |
5.2 数据分析 |
5.2.1 描述性分析 |
5.2.2 相关性检验 |
5.2.3 配对样本T检验 |
5.3 单项测试得分计算方法 |
5.3.1 深度知觉得分计算方法确定 |
5.3.2 动体视力得分计算方法确定 |
5.3.3 暗适应得分计算方法确定 |
5.3.4 夜间视力得分计算方法确定 |
5.4 驾驶员视觉能力的综合评价 |
5.5 VR测试系统的评价 |
5.6 本章小结 |
结论与建议 |
结论 |
进一步研究建议 |
参考文献 |
攻读学位期间取得的研究成果 |
致谢 |
(10)高速公路交通事故分析及对策研究 ——以湖南省永州市为例(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.1.1 选题背景 |
1.1.2 全国高速公路建设情况 |
1.2 研究意义 |
1.2.1 理论意义 |
1.2.2 现实意义 |
1.3 国内外研究综述 |
1.3.1 国外研究综述 |
1.3.2 国内研究综述 |
1.4 研究思路和研究内容 |
1.4.1 研究思路 |
1.4.2 研究内容 |
1.4.3 论文结构 |
第二章 高速公路交通事故相关理论研究及典型案例 |
2.1 高速公路及相关事故概述 |
2.1.1 高速公路基本情况概述 |
2.1.2 高速公路交通事故概述 |
2.2 道路交通安全研究 |
2.2.1 道路交通安全研究基本框架 |
2.2.2 道路交通安全干预手段和改善措施 |
2.3 典型事故案例 |
2.3.1 事故发生阶段 |
2.3.2 典型事故分析 |
2.4 小结 |
第三章 永州市高速公路交通事故的现状和特点 |
3.1 永州市高速公路建设现状 |
3.1.1 永州市高速公路建设情况 |
3.1.2 永州市高速公路隧道的基本情况 |
3.2 永州市高速公路交通事故基本情况 |
3.2.1 事故发生的总体情况 |
3.2.2 事故发生的具体情况 |
3.3 永州市高速公路交通事故的主要特点 |
3.3.1 死亡事故路段较集中 |
3.3.2 客、货车辆事故率高 |
3.3.3 节性事故多发 |
3.3.4 行人事故后果重 |
3.4 小结 |
第四章 永州市高速公路交通事故成因分析 |
4.1 人为因素 |
4.1.1 驾驶员安全意识低 |
4.1.2 行人安全意识不高 |
4.2 车辆因素 |
4.2.1 车辆配置设施跟不上要求 |
4.2.2 违法改装车辆多 |
4.3 道路因素 |
4.3.1 长大纵坡多 |
4.3.2 隧道多且情况复杂 |
4.4 地理因素 |
4.4.1 山区位置特殊 |
4.4.2 气候多变 |
4.5 小结 |
第五章 完善永州市高速公路交通事故预防工作的措施及建议 |
5.1 提升驾驶员及行人素质 |
5.1.1 提升驾驶员行车素质 |
5.1.2 开展安全教育宣传 |
5.1.3 加大整治力度 |
5.2 重点车辆管理对策 |
5.2.1 推动联管共治,构建安全管理大格局 |
5.2.2 强化路面巡控,织就路面管控网络 |
5.2.3 加强宣传攻势,营造良好社会氛围 |
5.3 隧道群事故预防、秩序管控 |
5.3.1 完善道路硬件设施与技术 |
5.3.2 部门间加强管理协调 |
5.3.3 加大违法查处力度 |
5.4 灾害性天气预防对策 |
5.4.1 完善交通气象监测预报服务 |
5.4.2 恶劣天气行驶加强主观重视 |
5.5 小结 |
结束语 |
致谢 |
参考文献 |
作者在学期间取得的学术成果 |
四、驾驶员素质对交通安全的影响(论文参考文献)
- [1]基于故障树贝叶斯网络的道路交通事故致因分析[D]. 强永康. 扬州大学, 2021
- [2]重型货车驾驶员驾驶行为特征及安全风险研究[D]. 韩万里. 长安大学, 2021(02)
- [3]基于微观轨迹数据的主线收费站分流区交通安全评价研究[D]. 邢璐. 东南大学, 2020
- [4]基于交通冲突技术的收费站交通安全分析方法[D]. 孙博. 长安大学, 2020(06)
- [5]重庆市高速公路交通违法行为现状与治理对策研究[D]. 胡菊. 重庆大学, 2019(05)
- [6]信号协调控制下的干线交通安全分析[D]. 章国鹏. 西南交通大学, 2019
- [7]机动车驾驶员交通素养评价研究[D]. 胡芳铮. 华北水利水电大学, 2019(01)
- [8]山区高速公路交通事故机理研究[D]. 李婷. 武汉轻工大学, 2019(01)
- [9]基于VR技术的驾驶员视觉能力测试方法研究[D]. 冀永强. 长安大学, 2019(01)
- [10]高速公路交通事故分析及对策研究 ——以湖南省永州市为例[D]. 邓婷婷. 国防科技大学, 2018(02)