第9章道路交通安全評價與事故預測

1、第九章 道路交通安全評價與事故預測第一節(jié) 交通安全評價一、安全度評價指標 交通安全度即交通安全的程度，是使用各種統(tǒng)計指標，通過一定的運算方式來評價客觀的交通安全情況。道路安全度是改進道路交通安全、考察交通管理部門水平的一個重要評價依據(jù)。第一節(jié) 交通安全評價1 絕對指標 即事故次數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)、直接經(jīng)濟損失。2 相對指標（1）萬車交通事故死亡率（2）萬人交通事故死亡率（3）交通事故致死率（4）億車公里事故指標（5）綜合事故率（6）交通事故預測指標第一節(jié) 交通安全評價3 交通安全綜合評價指標體系（1）道路交通安全評價指標體系的功能認識功能：即該指標體系應能使管理部門認識轄區(qū)內(nèi)交通事故的總體

2、規(guī)模和危害程度。激勵功能：即管理部門可以根據(jù)指標判斷轄區(qū)內(nèi)交通事故的發(fā)展趨勢，本轄區(qū)與相關區(qū)域之間管理水平上的差距，激勵管理部門尋求改善管理水平的途徑。第一節(jié) 交通安全評價（2）評價指標體系的結(jié)構(gòu) 道路交通安全綜合評價指標體系應包括三類指標：事故總量指標；事故率指標；管理水平指標。（3）交通安全度評價方法分類 一種是按評價的對象分類：宏觀評價和微觀評價； 另一種是按評價的目的分類：用于評價道路交通安全水平和用于評價道路交通安全管理水平。第一節(jié) 交通安全評價1絕對數(shù)法2事故率法地點事故率路段事故率運行事故率事故密度法地區(qū)事故率人口事故率車輛事故率運行事故率綜合事故率3絕對值事故率法4事故強度分析

3、法綜合事故強度分析法當量事故強度分析法5模型法統(tǒng)計分析方法經(jīng)驗模式法綜合模式法6 灰色評價方法7 模糊評價方法8 交通沖突法9 概率數(shù)理統(tǒng)計法10 其他方法國內(nèi)外現(xiàn)有道路交通安全度評價方法第一節(jié) 交通安全評價二、宏觀評價1 絕對數(shù)法 用事故次數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)和直接經(jīng)濟損失四項絕對指標評價安全度。2 事故率法 常用三種事故率法：人口事故率、車輛事故率和運行事故率。第一節(jié) 交通安全評價（1）人口事故率。統(tǒng)計區(qū)域的常住人口數(shù)；道路交通事故死亡人數(shù)萬人口死亡率；道路交通事故PFRPFRPP1010)/(5第一節(jié) 交通安全評價（2）車輛事故率（3）運行事故率。統(tǒng)計區(qū)域機動車保有量；道路交通事故死亡

4、人數(shù)率；道路交通事故萬車死亡VFRVFRVV510)/(里數(shù)。統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)總運行車公；道路交通事故死亡人數(shù)率；道路交通事故萬車死亡TFRTFRVt510)/(第一節(jié) 交通安全評價3 模型法 現(xiàn)行模型法有兩類：一類是統(tǒng)計分析模型，利用多元回歸法建模；另一類是經(jīng)驗法建模。前者國外多用，后者國內(nèi)多用。第一節(jié) 交通安全評價（1）統(tǒng)計分析模型斯密德模型人口數(shù)。機動車登記數(shù)；交通事故死亡人數(shù)；PNDNPD320003. 0第一節(jié) 交通安全評價意大利特里波羅斯多元回歸模型中所占的比例。小客車與出租車在車輛；歲以上的老年人口比例比例；歲以下青少年所占人口例；居住大城市中的人口比度；平均每平方公里道路長交通工具機

5、動化程度；人口事故率；6543216543216519147. 087. 2776. 0107. 0278. 4322.30770.58xxxxxxyxxxxxxy第一節(jié) 交通安全評價（2）經(jīng)驗法模型。損失與死亡的當量系數(shù)輕傷人、重傷人、經(jīng)濟、度內(nèi)車輛運行公里數(shù)；經(jīng)換算后的轄區(qū)道路長；交通事故直接經(jīng)濟損失交通事故重傷人數(shù)；交通事故輕傷人數(shù)；交通事故直接死亡人數(shù)32114321433221131)10365/(KDDDDDDDDDKDRdd第一節(jié) 交通安全評價4 事故強度法（1）綜合事故強度分析法系數(shù)。不同道路條件下的修正；為人口總數(shù)人口數(shù)，畜力車；自行車摩托車和三輪車汽車當量汽車數(shù)，直接經(jīng)濟損

6、失；輕傷人數(shù)重傷人數(shù)死亡人數(shù)當量死亡人數(shù)，越小，安全度越高；死亡強度指標，LPPRRCCMMKKRCLMK)(.70.20.30.402.103.30104第一節(jié) 交通安全評價（2）當量事故強度公路里程。人口數(shù)；當量車輛數(shù)；當量死亡人數(shù)；當量綜合死亡率；LPNDKLPNDKdddddd3310 第一節(jié) 交通安全評價5 概率數(shù)理統(tǒng)計法值越小，表明越安全。或異常事故數(shù)：；正常事故數(shù)：；事故發(fā)生次數(shù)的估計值事故理論允許值；事故的數(shù)目；ZZZZYYYYYYZ96. 196. 196. 16.91第一節(jié) 交通安全評價6 四項指標相對數(shù)法故各項指標總數(shù)。各種道路類型的交通事故各項指標的絕對數(shù)；不同道路類型

7、的交通事指標的相對數(shù)；iiiiAAAA%100第一節(jié) 交通安全評價三、微觀評價1 路段評價（1）絕對數(shù)-事故率法：以事故絕對數(shù)為橫坐標，以每公里事故率為縱坐標，按事故絕對數(shù)和事故率的一定值，將絕對數(shù)-事故率分析圖劃出不同的危險級別區(qū)，以I區(qū)、II區(qū)、III區(qū)分別代表不同的危險級別。第一節(jié) 交通安全評價（2）交通事故率法次數(shù)。路段內(nèi)發(fā)生的交通事故路段長度；路段年交通量；億車公里）；事故率（次NLQAHQLNAH/108第一節(jié) 交通安全評價2 路口評價（1）交通事故率法通過交叉口的車輛數(shù)。故次數(shù)；交叉口范圍內(nèi)發(fā)生的事萬臺車）；交叉口事故率（次MNAMNAII100/107第一節(jié) 交通安全評價（2）

8、速度比輔助法（3）沖突點法 該法用于分析交叉口車流潛在的沖突點多少，進行微觀的安全度估計。區(qū)間車速。路口速度；速度比；HIIHIIVVRVVR 第二節(jié) 事故預測一、事故預測的目的和意義1 預測涵義 交通事故預測是對未來有可能發(fā)生的事故做出估計和推測，它是通過對交通事故的過去和現(xiàn)在狀態(tài)的系統(tǒng)探討，并考慮其相關因素的變化，分析未來事故的危險程度和發(fā)展趨勢，而做出對交通事故未來狀態(tài)描述的過程，以便能及早采取措施進行防治。第二節(jié) 事故預測2 預測的特點（1）預測的自負效應（2）預測的反復性（3）預測的組合性3 交通事故預測的分類 按預測范圍可分為宏觀預測和微觀預測；按預測結(jié)果可分為定性預測和定量預測。

9、第二節(jié) 事故預測4 預測的目的 為了掌握交通事故的未來狀態(tài)，以便及時采取相應的對策。 5 預測的作用（1）預測交通事故的發(fā)展趨勢（2）預測交通事故的變化特點（3）預測交通事故的近期狀態(tài)特征（4）預測控制條件下的交通事故狀態(tài)第二節(jié) 事故預測二、事故預測程序交通事故預測一般分為三個階段： 第一階段是設計過程，從確定預計目標開始，經(jīng)過收集、分析有關信息，到初步選定預測技術。 第二階段是建模過程，建立預測模型并驗證模型的合理性。 第三階段是評價過程，進行預測并對預測值進行檢驗、評價。第二節(jié) 事故預測交通事故預測的程序：1 確定預測目標2 收集并分析有關信息3 選擇預測模型4 建立預測模型5 進行預測6

10、 分析與評價預測結(jié)果7 預測結(jié)果跟蹤第二節(jié) 事故預測三、交通事故預測技術 可分為定性預測和定量預測兩大類。 定性預測技術有：專家會議法、德爾菲法、主觀概率法、趨勢判斷法、類推法和相互影響分析法等。 定量預測技術有：時間序列趨勢外推法、回歸分析法、灰色預測法和組合預測法。第三節(jié) 道路交通事故預測模型一、線性回歸預測法 線性回歸預測多數(shù)是利用多元線性回歸方程，通過尋找與因變量具有較強關聯(lián)關系的因素作為自變量，計算回歸系數(shù)，并經(jīng)過相關分析和顯著性檢驗后，最終確定回歸預測方程。第三節(jié) 道路交通事故預測模型二、增長曲線預測法 道路交通事故的發(fā)展規(guī)律往往類似于生物的自然增殖過程，可用一條近乎S形的曲線來描

11、述： 預測對象數(shù)值隨時間推移而逐步增長，發(fā)展初期增長速度較慢，一段時間后，增長速度會逐漸加快，到接近于某一增長極限時，增長速度又會放慢。第三節(jié) 道路交通事故預測模型 常用預測的S形增長曲線模型有戈伯茲曲線和邏輯曲線。1 戈伯茲曲線預測模型模型：模型參數(shù)、時間變量預測函數(shù)值batygaybt第三節(jié) 道路交通事故預測模型2 邏輯曲線預測模型模型：自然對數(shù)的底模型參數(shù)、漸近線值時間變量預測函數(shù)值ebaktybekyat1第三節(jié) 道路交通事故預測模型三、對數(shù)拋物線預測模型模型：自然對數(shù)的底模型參數(shù)、時間變量預測函數(shù)值ecbatyaeyctbt2第三節(jié) 道路交通事故預測模型四、多元逐步回歸預測模型 多元逐步回歸預測是按照自變量對因變量作用程度的大小，來決定該變量是否引入或剔除，自動地從大量可供選擇的變