基于灰色理论和贝叶斯网络的城市道路交通安全风险研究.pdf
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1、第 卷 第 期贵州大学学报(自然科学版)年月 ()文章编号 ():基于灰色理论和贝叶斯网络的城市道路交通安全风险研究周秋龙,张忠宇,唐莎,邱开来,刘田源(南京城建隧桥智慧管理有限公司,江苏 南京 ;苏交科集团股份有限公司,江苏 南京 ;东南大学 交通学院,江苏 南京 )摘要:为更好地对城市道路交通安全进行研究,提出了基于灰色理论和贝叶斯网络的城市道路交通安全风险分析方法。从人 车 路 环境 管理 大指标建立城市道路交通安全风险影响因素评价体系;采用灰色关联度方法判别城市道路交通安全的显著影响因素;结合贝叶斯网络评估所筛选因素对道路交通安全风险影响的概率分布,辨识道路交通安全风险主要致因与影响强
2、度分布。选取南京市鼓楼区惠民西路周围道路 年间发生的 起交通事故验证该模型的有效性。结果表明,该方法共识别影响惠民西路交通安全显著因素 个,基于筛选出的 个因素辨识出惠民西路处于低风险的概率为 ,中风险的概率为 ,高风险的概率为 ,为城市道路交通安全风险研究提供一些参照。关键词:交通安全;道路风险因素;灰色理论;贝叶斯网络;交通工程中图分类号:文献标志码:随着城市经济快速发展,汽车拥有量在逐年增加,交通事故数量也在逐年增加,道路交通安全成为人们日益关注的问题,影响道路交通安全的因素较多、涉及范围较广且较复杂,这些因素对道路交通安全的影响程度也不同 。因此,对城市道路交通安全影响因素进行辨识,筛
3、选出关键因素并计算影响因素的强度分布对研究城市道路交通安全风险尤为重要 。目前,国内外对城市道路交通安全已有较多的研究。针对城市道路交通安全影响因素的研究主要集中于应用 、回归模型等进行因素的筛选。等 采用 回归分析方法分析了高速公路交通事故的影响因素,结果表明,影响高速公路交通事故伤亡人数的主要因素有性别、事故类型、驾驶员类型、责任原因等。等 利用数据的时间序列性和空间相关性,分别运用有序 和 模型,分析了在不同的驾驶环境条件下,驾驶员本身的特性参数对道路交通事故严重程度的影响。等 选取经济、道路、人 个方面的变量作为解释变量,以交通事故受伤人数为被解释变量进行回归分析,结果表明,经济的发展
4、能提高交通安全水平,新增道路里程、新增人口、新增车辆保有量的增加会使道路交通安全形势恶化。孟云伟等 分析了高速公路年的交通事故数据,利用 回归模型,选取事发天气、事故类型等类自变量进行分析,筛选出对高速公路的交通事故的严重程度有显著性影响的因素。然而,应用此类方法存在以下不足:)无法对道路交通安全风险进行全面分析;)难以辨识不同因素的强度分布;)分析结果往往受限于数据质量问题,如事故数据稀少、变量选取主观等问题。基于实际道路事故数据、应用灰色理论方法为全面剖析城市道路事故数据、辨识城市道路交通安全的影响因素提供了新的思路 。刘兆惠等 采用灰色关联度方法对道路交通安全影响因素进行辨析,找到对道路
5、影响最大的因素。李菁等 提出了基于灰色关联度和组合赋权法对道路交通安全进行评价,找到相对关联度最优的影响因素,建立安全评价体系对道路交通安全进行评价。然而,灰色理论分析方法只能筛选出影响城市道路交通收稿日期:基金项目:南京市住房和城乡建设委员会资助课题()作者简介:周秋龙(),男,工程师,研究方向:道路工程管理,:通讯作者:唐莎,:安全的关键因素,不能得到各因素的强度分布以及道路交通安全的风险等级。贝叶斯网络风险评价方法能较好地表达变量之间的关系,能对事故大小进行定量的评价,该方法以变量之间的相互作用为前提、通过参数学习和概率推理来获取结果分布信息,目前主要应用于船舶搁浅事故成因分析 、船舶航
6、行风险评价分析以及搜索营救可靠性分析 等。在公路交通安全方面,等 基于德尔菲技术和贝叶斯网络对高速公路的交通安全进行分析,利用贝叶斯网络的评价结果对事故进行预测,结果表明,基于贝叶斯网络的评价结果能得到各因素的强度分布,从而准确地对事故进行预测。为填补上述研究空白,提出了灰色理论与贝叶斯网络相结合的方法用于分析城市道路交通安全。从人、车、路、环境以及管理 个方面建立城市道路交通安全风险因素评价体系,采用灰色理论辨识城市道路交通安全的关键影响因素,结合贝叶斯网络技术对关键因素的概率分布进行研究,从而得到道路交通安全风险等级,为城市道路交通安全风险的研究提供一定的参考。城市道路交通安全评价指标对城
7、市道路交通安全影响因素的辨识需要遵循全面性的原则,由于影响道路交通安全的因素是无穷多个的,不同的因素对城市道路交通安全的影响程度有所不同 ,因此本研究基于系统工程学的原理,从人、车、路、环境及管理 个因素分析城市道路交通系统安全风险 。这 个因素之间相互作用、相互影响,因素间的具体关系如图 所示。基于上述划分的主要因素,构建了城市道路交通安全风险影响因素评价指标体系,如图 所示,根据选取的道路交通安全评价指标体系构建灰色关联模型,进行关联度分析。图 人、车、环境、路、管理因素影响关系图 ,图 城市道路交通安全风险影响因素评价体系 基于灰色理论和贝叶斯网络城市道路交通安全风险研究模型 灰色理论由
8、于事故致因存在差异性,各因素影响显著性及强度也存在差异性,因此需要确定各因素与风险的关联系数以确定出影响城市道路交通安全的关键因素。灰色关联分析法是一种客观的分析方法,适用于交通事故与其相关因素的关联性分析,以了解城市交通事故的主要特征及其主要的影响因素。同时灰色关联分析方法弥补了采用数理统计分析所导致的缺点,适用于任何样本量,可避免量化结果与定性分析结果不符问题 。灰色关联度的理论核心是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何相似程度来判断其联系是否紧密,它反映了曲线间的关联程度。进行灰色关联度分析的步骤如下 :贵州大学学报(自然科学版)第 卷步骤 计算各序列的初值象。令(),(),()(
9、),(),()(),(),()其中,为参考序列,代表城市道路发生交通事故的次数,()为发生轻微事故的次数,()为发生中度事故的次数,()为发生重大事故的次数。,为比较序列,分别代表由于不同因素导致发生事故的次数,例如,代表酒后驾车,则()为酒后驾车造成轻微事故的次数,()为酒后驾车造成中度事故的次数,()为酒后驾车造成重大事故的次数,以此类推至,代表被评价指标的个数。步骤 计算每个被评价指标序列与参考序列对应元素的差值绝对值。即:()()()步骤 计算两极最大差和最小差。两序列的两极最小绝对值:()()两序列的两极最大绝对值:()()步骤 计算关联系数。()()()()()()()()()()
10、式中:()表示参考序列与第 比较序列在 时刻的关联系数,为分辨系数,用来减弱最大值过大对关联系数失真的影响,可以提高关联系数之间的分辨力。取值区间为(,),通常 取值 ,。步骤 确定灰色关联系数。()()通过式()和()可以计算出构建的 大指标及 个子指标因素与事故之间的关联系数,根据系数的大小判断该因素对交通安全的影响程度,系数越大,该因素对城市道路交通安全的影响就越大。这样就能剔除影响不显著的指标,确定出影响显著的指标。基于灰色理论的贝叶斯网络一个贝叶斯网络 (,)是由 个变量 (,)组成,假设其中的节点 有 个取值,其父节点 ()共有 个组合 。因此,根据计算得到各个因素与事故之间的灰色
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