交通安全評價方法課件

1、高速公路安全評價論文綜述姓名：楊思宇匯報時間：2016年5月12日目錄引言文獻綜述問題與思考一、引言一、引言道路交通安全評價借助安全系統(tǒng)工程的相關理論，對道路交通系統(tǒng)安全狀態(tài)進行定性與定量分析，得出關于某一地區(qū)、線路或路段安全程度的評估結論，用以指導本地區(qū)的道路交通安全管理工作，或者對道路工程設計方面提出指導性的改進意見。一、引言高速安全評價的目的l科學、準確地識別影響交通安全的主要因素。綜合客觀地確認或者評價特定區(qū)域的交通安全狀況或者水平。l輔助交通安全管理部門診斷交通安全癥結，為交通安全策略與措施的制定提供科學依據(jù)。l有利于有關部門對高速公路整體安全水平的把握和宏觀控制。l有助于高速公路安

2、全管理水平的提高，變被動的事后處理為主動的事故預測預防管理，促進高速公路安全實現(xiàn)系統(tǒng)化、科學化和標準化。一、引言高速公路安全的影響因素一、引言010102020303傳統(tǒng)分析方法神經網(wǎng)絡評價法高速公路安全評價的方法因子分析法二、文獻綜述二、文獻綜述1.傳統(tǒng)分析方法二、文獻綜述（1）層次分析法層次分析法是一種決策思維方法，根據(jù)問題的性質與評價要求，將復雜的問題分解為各個組成因素，并將這些因素按層次關系分組，形成有序的遞階層次結構，通過兩兩比較的方式確定層次中諸因素的相對重要性，然后綜合人的判斷，決定諸因素相對重要性的順序。典型文獻： （1）天氣下高速公路交通安全風險評估及應急管理能力研究 潘逸凡

3、2014年碩士論文 （2）基于改進層次分析法的高速公路交通安全評價 周廣振2015公路交通技術1.傳統(tǒng)分析方法二、文獻綜述二、文獻綜述（2）模糊綜合評價法1.傳統(tǒng)分析方法模糊綜合評價就是以模糊數(shù)學為基礎，應用模糊關系合成的原理，將一些邊界不清，不易定量的因素定量化、進行綜合評價的一種方法。典型文獻： （1）基于改進層次分析法的高速公路交通安全評價 周廣振2015公路交通技術 （2）高速公路交通安全影響因素分析及模糊綜合評價 周剛 西南交大研究生畢業(yè)論文 （3）基于模糊綜合評價法的高速公路交通安全評價體系研究 劉小龍 2014產業(yè)與科技論壇二、文獻綜述二、文獻綜述（3）多層次灰色評價法1.傳統(tǒng)分

4、析方法灰色評價法認為通常在確認道路交通安全水平時,是不可能知道全部信息指標的。用灰色理論的“非唯一性”原理,通過對少量已掌握的部分信息的篩選、加工、延伸和擴展等,將道路交通安全水平確定在某一灰域內,以實現(xiàn)對道路交通安全整體水平的評價。二、文獻綜述1.傳統(tǒng)分析方法 （4）傳統(tǒng)評價方法比較二、文獻綜述2.神經網(wǎng)絡評價法目前對于高速公路安全評價研究的主要有三種神經網(wǎng)絡評價法 BP神經網(wǎng)絡評價法 遺傳神經網(wǎng)絡評價法 徑向基小波神經網(wǎng)絡評價法典型文獻： （1）基于BP神經網(wǎng)絡的高速公路交通安全評價系統(tǒng)設計與實現(xiàn) 李聰穎2010武漢理工大學學報 （2）基于BP神經網(wǎng)絡的高速公路交通安全評價 陳 君2008

5、年同濟大學學報 （3）高速公路交通安全微觀評價方法及應用研究 徐晶2011年北京交通大學碩士（1）BP神經網(wǎng)絡評價法二、文獻綜述BP神經網(wǎng)絡的結構如下圖所示：x和y是網(wǎng)絡的輸入、輸出向量。每個神經元用一個節(jié)點表示。網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層節(jié)點組成。隱含層可以是一層，也可以是多層，前層至后層節(jié)點通過權連接，同層節(jié)點之間無連接。二、文獻綜述長安大學的李聰穎2010年在基于BP神經網(wǎng)絡的高速公路交通安全評價系統(tǒng)設計與實現(xiàn)中運用了此方法進行安全評價。論文中：輸入層選擇與駕駛人特性、道路主體工程、交通工程及沿線設施、交通特性、交通環(huán)境特性、交通安全管理特性等6個方面18個節(jié)點；輸出層選擇4個節(jié)點，分

6、別對應4個安全評價等級；隱含層節(jié)點數(shù)根據(jù)經驗公式選取，即m=. 在建立了相應的高速公路交通安全評價體系基礎上，對BP人工神經網(wǎng)絡在高速公路交通安全評價的設計與實現(xiàn)進行了分析，結合高速公路交通安全評價的特點，采用C+語言與數(shù)據(jù)庫技術，開發(fā)了基于BP人工神經網(wǎng)絡的交通安全綜合評價軟件，并進行了實例分析與驗證。二、文獻綜述BP神經網(wǎng)絡模型的優(yōu)點、缺點：a)BP神經網(wǎng)絡可有效解決評價過程中指標權重的隨意性和人為影響，適合對高速公路這一復雜的交通系統(tǒng)進行安全評價。b) BP神經網(wǎng)絡可有效進行多指標變權問題的動態(tài)求解，該評價方法所具有的知識存儲性、容錯性和自適應性可以有效保證權重的客觀性。c) BP神經網(wǎng)

7、絡存在收斂速度慢、隱節(jié)點數(shù)的選取缺乏理論指導等問題。適用于解決非線性、多指標變權問題的動態(tài)求解。二、文獻綜述北京交通大學的徐晶2011年在高速公路交通安全微觀評價方法及應用研究中運用遺傳神經網(wǎng)絡評價法進行安全評價。算法的核心內容是利用遺傳算法優(yōu)化BP神經網(wǎng)絡的權值和閾值,主要包括BP神經網(wǎng)絡結構確定,遺傳算法優(yōu)化權值、閾值和BP神經網(wǎng)絡微調三部分。文章應用輸入層、輸出層和一個隱含層的三層GA-BP網(wǎng)絡作為高速公路交通安全微觀評價模型。其中輸入層是與速率、交通流組成、道路線型、天氣等相關的11個節(jié)點。輸出層為4個安全等級。而隱含層節(jié)點數(shù)根據(jù)公式來確定，其中，M為輸入層節(jié)點個數(shù)，N為輸出層節(jié)點個數(shù)

8、，為1到10之間的常數(shù)。（2）.遺傳神經網(wǎng)絡評價法二、文獻綜述.確定網(wǎng)絡拓撲結構；.種群初始化；.確定適應度函數(shù)；搜索目標定為在進化代中搜索使網(wǎng)絡的誤差平方和E最小的權值和閾值，而遺傳算法只能朝著使適應度函數(shù)值增大的方向進化，所以適應度函數(shù)應采用誤差平方和的倒數(shù)。其中，k為訓練樣本數(shù)，Ti和Oi 分別為第i個樣本的期望輸出和實際輸出。.選擇操作。文章中采用輪盤賭法，每個個體i的選擇概率Pi為：式中， 表示群體適用度的總和，fi表示群體中第i個染色體的適應度值，n為種群個體數(shù)目。二、文獻綜述.交叉操作。第k個染色體ak和第l個染色體al在第j位的交叉操作方法如下：式中，b是【0，1】的隨機數(shù)。.

9、變異操作。選取第i個個體的第j個基因，進行變異，變異操作方法： 二、文獻綜述遺傳神經網(wǎng)絡模型的優(yōu)點、缺點：a)在BP神經網(wǎng)絡的基礎上，遺傳神經網(wǎng)絡法具有并行計算的特點，因而可以通過大規(guī)模并行計算加快結果的收斂速度。b) 遺傳神經網(wǎng)絡多點并行操作，并非局限于一點，可以有效地防止收索過程中收斂于局部的最優(yōu)解。c) 遺傳神經網(wǎng)絡方法的計算難度較大。二、文獻綜述徑向基函數(shù)是一個實值函數(shù)，它的取值只依賴于其離原點的距離。徑向基小波神經網(wǎng)絡是將小波分析與徑向基小波神經網(wǎng)絡相結合得到的神經網(wǎng)絡，結構相對比較復雜，其輸入樣本在神經元中的響應方式運用“近興奮遠抑制”的徑向基神經網(wǎng)絡理論。長安大學的鐘銳2014年

10、在高速公路交通安全風險評價方法研究中運用徑向基小波神經網(wǎng)絡對高速公路安全進行評價。.建立網(wǎng)絡文章中選取了18個評價指標作為18個輸入節(jié)點，選取5個不同程度安全評價指標作為輸出層的5個節(jié)點，設定隱含節(jié)點數(shù)為8個。（3）.徑向基小波神經網(wǎng)絡法二、文獻綜述與其他神經網(wǎng)絡模型有所不同，作者采用了4層徑向基小波神經網(wǎng)絡模型二、文獻綜述.歸一化數(shù)據(jù)將各評價指標列為輸入矩陣，表示為文章中共有18個輸入節(jié)點由于這些評價指標的非量綱化結果為 0-100 的數(shù)，如果直接輸入神經網(wǎng)絡會導致輸出結果始終處于飽和區(qū)，所以將將所有數(shù)據(jù)進行歸一化處理，即將數(shù)據(jù)都變?yōu)?1 到 1 之間的數(shù)，歸一化公式為： 二、文獻綜述.網(wǎng)絡

11、訓練利用“蘭定”高速的歷年各項數(shù)據(jù)，建立評價指標體系，計算評價指標結果，經過歸一化處理輸入神經網(wǎng)絡進行訓練。訓練的具體代碼為：評價集中各評價結果與輸出結果相對應：編碼：輸出結果：二、文獻綜述徑向基小波神經網(wǎng)絡的優(yōu)、缺點：徑向基小波神經網(wǎng)絡的函數(shù)逼近能力、學習速率、分類能力等方面都比 BP 神經網(wǎng)絡強。在數(shù)據(jù)的特征提取、數(shù)據(jù)算法的自適應控制等方面都有靈活、普遍的應用。能夠多線操作，沒有局部極小問題。設計程序復雜，對數(shù)據(jù)要求高算法復雜。適用于非平穩(wěn)，非線性信號，大規(guī)模復雜計算過程，對精度要求較高的問題。二、文獻綜述哈爾濱工業(yè)大學的周琨2014年在寒冷地區(qū)高速公路交通安全風險評價的研究中運用因子分析

12、模型對高速公路安全風險進行評價。一般來說，總體的所有信息不能完全用公共因子來表達，所有的觀測變量都是由公共因子和特殊因子所組成的，其中公共因子可以作為每一個觀測變量的解釋因子，而特殊因子則是每一個觀測變量中無法解釋的部分。因子分析模型的一般形式為公共因子，為特殊因子。荷載矩陣4.因子分析模型法二、文獻綜述作者選取了10個相關候選自變量共49個因子，在excle中用0-1變量法進行替換。通過spss軟件利用主成分分析的方法得到“解釋的總方差”。具有 Kaiser 標準化的正交旋轉法，經過 22 次迭代后收斂，可以得到“旋轉成分矩陣”。因子旋轉荷載矩陣記為B=AT，公共因子變換后得到：原有變量的線

13、性組合用每個公共因子來表示二、文獻綜述最后根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣計算出 26 個公共因子的得分公式：最后應用加權求和的方式計算全部 22 個公共因子的得分，計算時以每一個公共因子的方差貢獻值或方差貢獻率作為它自身的權數(shù)。求得最終評價模型。二、文獻綜述因子分析模型的優(yōu)、缺點：能夠真實地反映出某一路段或區(qū)域內的交通安全狀況，比較準確地反應出對高速公路的安全行駛狀況有比較大影響的一些相關的性能。 因子分析法屬于因素分析法，是將原始觀察變量表示為新因子的線性組合。構造一個模型，將問題的為數(shù)眾多的變量減少為幾個新因子，新因子變量數(shù)m小于原始變量數(shù)P，從而構造成一個結構簡單的模型。從而使問題得到簡化，方便評

14、價。 因子分析法研究問題相當于抓住問題的主要矛盾，忽略次要矛盾的研究方法，這樣做無疑降低了解決問題的難度，同時帶來的還有精度不高的問題。三、問題與思考三、問題與思考ADD YOUR TITLE HERE傳統(tǒng)的安全評價方法中定性成分較多，定量成分較少，評價的準確性相對較低，近期發(fā)展的神經網(wǎng)絡法和因子分析法在這個層面上有所改進，在定量分析的基礎上研究高速公路安全評價。高速公路安全評價是一項系統(tǒng)工程，所涉及的學科領域眾多，且風險要素眾多，不可能全部顧及到。因此，在高速公路安全評價領域需要長期的實踐與探索才能將評價結果的信度與效度提高，使其盡可能趨近于真實情況。在上述所涉及到的所有方法中，影響因素的選取對方法的實施有很大的影響，而上述所有方法都有無法選取多個（10個以上）影響因素的局限性，這對于研究高速公路這樣復雜的系統(tǒng)達不到精度要求。三、問題與思考ADD YOUR TITLE HERE通常選擇人、車、路、環(huán)境、管理五個方便因素。影響因素選取