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基于贝叶斯网络的重特大交通事故关键因素分析被引量：2: 2024年; 基于2013—2021年97起重特大交通事故数据,探究重特大交通事故关键致因。采用改进的灰色关联法构建关键影响因素集,以关键因素为节点变量建立了贝叶斯网络,通过网络结构学习和节点条件概率学习,分析了14个与事故相关的因素,并从中提取了15个单、多车事故死伤人数因素组合链,基于区间数理论对影响因素的危险性进行了排序。结果表明:单、多车事故致因存在差异,超载、存在大型客车、无物理隔离等因素对单、多车事故均有影响,但这些因素对单、多车事故死伤人数的影响程度不同,整体来看,多车事故后果更严重。贝叶斯网络可以反映各因素之间的真实关系,且具有较好的预测精度,研究结论有助于管理部门制定相应的预防策略以减少重特大交通事故发生频率。; 李连进任佩雅陈红马晓彤; 关键词：安全工程重特大交通事故贝叶斯网络

重特大交通事故致因分析方法研究: 2023年; 为了探究重特大道路交通事故各致因因素的重要性及各因素之间的相互影响,提出一种基于HFACS改进的DTEL-HFACS法对事故致因进行分析,将事故致因框架分为4个层级,并计算各致因因素相互影响,辨识出关键因素。为了验证所提出方法的有效性,以云南省临沧市“3·02”重大道路交通事故开展实例分析。结果表明:工作流程监督不足、安全管理制度缺失、驾驶员管理等12个原因因素属于导致“3·02”重大交通事故的高效力因素。而超速驾驶、超载等12个结果因素属于导致事故的直接因素,缺乏安全主体责任、缺乏企业安全氛围等因素中心度较高,在事故中起着重要作用,研究结果可为重特大道路交通事故防控体系构建提供参考。; 张键源马社强; 关键词：交通安全重特大交通事故 DEMATEL

基于改进DEMATEL-ISM的高速公路重特大交通事故影响因素研究被引量：14: 2022年; 为了对高速公路重、特大交通事故影响因素进行分析,提出了一种改进的决策试验和评价实验室-解释结构模型(DEMATEL-ISM)。首先结合驱动力和依赖性、有向图、频度权重等概念构建直接影响矩阵,其次利用DEMATEL-ISM模型求解各影响因素的影响度、被影响度、中心度、原因度及层级结构图,最后将结果与传统的DEMATEL方法、K-均值聚类模型求解的结果进行对比分析。以陕西省2018—2019年226起重特大交通事故为例进行计算分析,结果表明,夜晚、重型货车和挂车、普通型客货车、直线路段、超速行驶、疲劳驾驶在高速公路重特大交通事故中是起主要作用的因素;夜晚、直线路段、雨天和不良路面是原因因素,超速驾驶、疲劳驾驶是结果因素;低速行驶、隧道路段、雪天3个影响因素与重特大交通事故系统中其他影响因素之间的关联性较小。与传统的DEMATEL方法相比,改进的DEMATEL方法求解的结果更为准确,对于原因度的识别更为具体。通过分析K-均值聚类模型求解的样本聚类结果,验证了改进的DEMATEL-ISM模型在高速公路重特大交通事故影响因素分析中的可靠性与优势。; 戴学臻胡传喜; 关键词：安全工程高速公路重特大交通事故影响因素

涉事车辆分类的高速公路重特大交通事故成因与严重程度研究被引量：3: 2022年; 为研究不同涉事车辆数分类下的事故特征,以事故涉及车辆数为分类依据,将高速公路重特大交通事故分为单车和多车事故两类。首先,以事故车型分布为研究对象,在分析单多车事故车型分布规律的基础上,利用Pearson相关系数研究了多车事故中车辆类型的相关性特征;其次,利用社会网络分析(SNA)计算单多车事故影响因素的节点中心性,提出以决策试验和评价实验室(DEMATEL)方法求解的可达矩阵作为SNA的输入矩阵,然后从整体属性(凝聚子群)的角度分析单多车事故影响因素的凝聚性;最后,从事故的伤亡人数和持续时间分析单多车事故严重程度的变化规律。以陕西省2018—2019年168起高速公路重特大交通事故为例进行分析,结果表明:多车事故中同类型车型之间存在较强的正相关性,而不同类型车辆之间多为负相关;单多车事故的节点中心性存在明显不同,在事故致因方面存在较大差异;单车事故和多车事故分别得到5个凝聚子群,各凝聚子群均代表事故影响因素的凝聚特征;多车事故的受伤人数较高,单车事故的死亡人数较高;单车事故的持续时间集中在3 h内,多车事故的持续时间集中在4 h内和6 h以上;单多车事故在车型、影响因素和严重程度等方面均存在明显的差异性。; 戴学臻胡传喜陈茜胡格源何建平; 关键词：安全工程高速公路重特大交通事故社会网络分析

基于文本挖掘的重特大交通事故成因网络分析被引量：34: 2021年; 为查明重特大交通事故发生的特征,有效预防事故和缓减伤害,通过文本挖掘技术完成对254份重特大道路交通事故调查报告的数据结构化处理;运用改进词频-逆文件频率(TF-IDF)算法,提取出32个高权重关键词;基于事故成因的社会网络中心性分析、核心边缘结构分析和凝聚子群分析,并结合人-车-路系统安全理论,构建重特大道路交通事故机制的层级模型。研究结果表明:重特大道路交通事故成因网络贡献值由大到小依次为违法行为、安全隐患和操作不当,其中违法行为贡献值依次为超载、超速、车道使用错误、疲劳驾驶等;违法行为与操作不当的直接原因和安全隐患的间接原因的耦合,是重特大事故安全运行系统失稳的根本原因。; 韩天园田顺吕凯光李旋张佳涛魏朗; 关键词：文本挖掘重特大交通事故社会网络分析

基于T-S模糊故障树和贝叶斯网络的重特大交通事故成因分析被引量：15: 2021年; 重特大交通事故是最严重的交通事故类型,为了识别此类事故的主要致因,融合T-S模糊故障树和贝叶斯网络对其进行深入分析。建立了以重特大交通事故为顶事件,人、车、路、环境4个因素为中间事件,24个子因素为基本事件的T-S模糊故障树,将其转化为贝叶斯网络,进而双向推理基本事件的重要度和后验概率,确定主要致因。结果表明:融合T-S模糊故障树与贝叶斯网络的方法通过正、反向推理提高了重特大交通事故成因分析结果的准确性和可靠性,确定了操作不当、超速、防护设施不完善、弯坡组合、路面湿滑、未按规定行驶为重特大交通事故的6个主要致因,并对这6个主要致因之间的组合关系进一步分析,得到了操作不当和超速对于重特大交通事故更为关键。; 郑来顾鹏卢健; 关键词：交通安全重特大交通事故贝叶斯网络

重特大交通事故中道路设施及安全管理问题解析: 本书共包括五章，主要内容是重特大道路交通事故主要特征分析，道路设施及安全管理问题特征和判别技术，道路设施及安全管理主要规定，典型案例中道路设施及安全管理问题解析，道路设施问题及与事故相关性解析。本书可供公路设计、施工、检...; 张杰

一种基于关联规则的重特大交通事故致因识别方法: 本发明公开了一种基于关联规则的重特大交通事故致因识别方法，该方法从我国历年道路交通事故年报中提取重特大交通事故数据，并将提取的事故数据划分为人、车、路、环境以及其他因素共五类事故变量。在此基础上，该方法运用关联规则分析，...; 徐铖铖包杰刘攀吴家明; 文献传递

重庆高速重特大交通事故处理研究: 为减小重特大交通事故带来的财产损失，提高重伤者的生存几率，本文结合重庆市高速公路交通事故现状，以提高事故处置效率为目的，提出一套重庆市高速重特大交通事故处理方案，并结合重庆某高速公路重特大交通事处置及再现过程对方案的可行...; 范剑平; 关键词：高速公路

基于驾驶员特性的重特大交通事故研究被引量：5: 2018年; 为了研究驾驶员因素导致的重特大交通事故分布特征,论文对2014年的重特大交通事故进行了分析和研究。首先通过对驾驶员驾龄、性别和年龄的事故比例的分析,研究了单因素作用下重特大交通事故中驾驶员驾龄、性别和年龄的倾向性特征;然后,采用spss24.0对驾驶员驾龄、性别、年龄与伤亡人数进行了方差分析。研究结果表明:在重特大交通事故中,单因素作用下男性驾驶员导致的事故数比例为85%,是女性驾驶员的5.7倍;6~10年驾龄的驾驶员最易发生重特大交通事故,占47.06%;年龄在31~40岁之间的驾驶员发生重特大交通事故的概率最大,达到41.18%。同时,方差分析结果表明:驾驶员因素中单因素作用对重特大交通事故的伤亡人数具有显著性影响。该研究结果为交通管理部门和驾驶培训部门相关措施的制定提供了理论依据。; 时晓杰高现念贾旺何杰; 关键词：重特大交通事故驾驶员方差分析

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