[发明专利]一种区分单车、多车事故的高速公路事故多发路段判别方法

说明书

本发明涉及一种区分单车、多车事故的高速公路事故多发路段判别方法，应用于交通安全管理与道路安全评估领域。通过采集道路几何数据、交通运行数据和交通事故数据，根据事故形态将交通事故分成单车、多车事故，基于道路几何参数划分高速公路同质路段，并统计各路段的单车事故数和多车事故数，以构建交通安全分析的样本数据集，使用全贝叶斯方法分别建立单车、多车事故的安全表现模型，将样本数据代入安全表现模型计算安全可提高空间并据此进行路段排序，从而判别单车、多车事故的事故多发路段。所发明的方法分开判别了单车、多车事故的高速公路事故多发路段，相对于基于事故总数的事故多发路段判别方法，具有更高的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及交通安全管理领域，特别涉及一种区分单车、多车事故的高速公路事故多发路段判别方法。

背景技术

高速公路具有交通设施完善、交通流量大、运行舒适等优点，然而较高的车辆行驶速度导致其交通事故严重程度亦处于较高水平，据统计，我国高速公路的死亡率是一般公路的4.2倍。2003年公安部公布的29个国家级的事故危险路段中高速公路占了5个，比例远远高出一般公路。高速公路交通安全已越来越受到管理者的重视，发展重点也逐步进入“管建并举，管理为重”的阶段。其中，事故多发路段判别是高速公路交通安全管理的重要内容之一。

事故多发路段判别就是基于路段安全性确定高速公路危险路段。目前事故多发路段判别方法主要分为三类：事故数法、空间分析法以及事故预测模型法。事故数法基于观测的事故绝对数直接进行判别，包括事故数法、事故率法等，我国交通部门在开展事故多发路段排查工作时常常采用此类方法，但是该方法忽略了事故的空间集聚性和随机波动性，易导致判别结果出现偏差。空间分析法利用空间分析技术识别点的集聚特征，从而判断事故的多发路段，然而该方法未考虑到事故的影响因素，无法为后期道路改善工作提供依据和帮助。事故预测模型法通过构建安全表现模型分析事故的影响因素，并进行事故预测，基于事故预测值或构造其他指标如安全可提高空间(Potential for Safety Improvement,PSI)，最终判别事故多发路段。

现有事故多发路段判别工作多采用事故总数进行判别，未能考虑不同类型事故之间的空间分布差异性及改善措施差异性，如单车事故和多车事故。此外，国外的研究发现单车事故和多车事故的影响因素存在不同，建议分别建立安全表现模型以预测单车事故数、多车事故数，而不是基于总事故数建立单一的安全表现模型。

发明内容

本发明的目的是：一种区分单车、多车事故的高速公路事故多发路段判别方法。通过采集道路几何数据、交通运行数据和交通事故数据，根据事故形态将交通事故分成单车、多车事故，基于道路几何参数划分高速公路同质路段，并统计各路段的单车事故数和多车事故数，以构建交通安全分析的样本数据集，使用全贝叶斯方法分别建立单车、多车事故的安全表现模型，将样本数据代入安全表现模型计算安全可提高空间并据此进行路段排序，从而判别单车、多车事故的事故多发路段。

本发明所采用的技术方案是：

一种区分单车、多车事故的高速公路事故多发路段判别方法，步骤如下：

步骤1：获取高速公路道路几何数据、交通运行数据及交通事故数据。从道路设计资料中获取道路横断面、纵断面及平面几何数据，基于交通检测设备获取交通运行数据，通过交通管理部门获取事故数据，并根据事故形态将事故分为单车事故、多车事故。

步骤2：将高速公路划分为同质路段。根据横断面、纵断面及平面几何参数，将高速公路划分为几何参数一致的同质路段，即路段内部的横断面、纵断面及平面线形保持一致。

步骤3：构建样本数据集。提取各同质路段的道路几何特征变量、交通运行特征变量及单车事故数、多车事故数，构建交通安全分析的样本数据集，提供给步骤4和步骤5。

步骤4：使用全贝叶斯方法(Full Bayes Method)建立安全表现模型。