一種城市道路交通事故風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及交通安全技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種城市道路交通事故風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí) 預(yù)測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和國內(nèi)機(jī)動(dòng)車保有量的大幅增加，我國道路交通事 故發(fā)生量也呈現(xiàn)不斷增加的趨勢。在2012年，我國道路交通事故的發(fā)生量為20. 4萬起， 因道路交通事故造成的人員傷亡達(dá)28. 4萬人。這表明我國道路交通安全狀況仍然十分嚴(yán) 峻。而城市道路作為我國道路交通系統(tǒng)的重要組成部分，是人民生活必不可少的公共基礎(chǔ) 設(shè)施，其交通事故發(fā)生量歷年均占總事故發(fā)生量的40%以上。對城市道路交通事故進(jìn)行預(yù) 測能估計(jì)和推測道路所處的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，找出事故的發(fā)展趨勢，從而讓交通管理部門采取科 學(xué)的手段對其進(jìn)行控制和預(yù)防。因此，進(jìn)行城市道路交通事故的預(yù)測具有非常重要的意義。
[0003] 然而，現(xiàn)有的道路交通事故預(yù)測方法往往針對的是高速公路或城市快速路的交通 事故進(jìn)行預(yù)測，并沒有考慮城市道路的情況。此外，其預(yù)測方法通常利用概率模型來分析交 通事故發(fā)生的可能性與道路的幾何設(shè)計(jì)、道路條件和年平均交通量等宏觀因素的關(guān)系，并 基于上述因素對道路的年交通事故進(jìn)行預(yù)測。而該方法忽略了交通流量的短期變化對交通 事故發(fā)生概率的影響，而這種影響對城市道路的交通影響相當(dāng)大，因此上述方法預(yù)測的準(zhǔn) 確度較低，無法應(yīng)用于城市道路交通事故的實(shí)時(shí)預(yù)測中。
[0004] 另一方面，隨著數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用，交通管理部門已能 通過視頻檢測、浮動(dòng)車技術(shù)等技術(shù)，方便地獲取實(shí)時(shí)的交通流數(shù)據(jù)。將實(shí)時(shí)交通流特征參數(shù) 與統(tǒng)計(jì)回歸分析方法相結(jié)合，能有效地預(yù)測城市道路交通事故發(fā)生概率的實(shí)時(shí)變化情況， 有利于交通管理人員對事故的發(fā)生進(jìn)行預(yù)防。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明為彌補(bǔ)現(xiàn)有技術(shù)的道路交通事故預(yù)測方法未對交通流量短期變化的影響 進(jìn)行考慮的技術(shù)缺陷，提出了一種將實(shí)時(shí)交通流特征參數(shù)、天氣狀況對交通事故的影響考 慮在內(nèi)的實(shí)時(shí)預(yù)測方法，該方法與現(xiàn)有技術(shù)提供的方法相比，其預(yù)測的準(zhǔn)確度明顯提高。
[0006] 為實(shí)現(xiàn)以上發(fā)明目的，采用的技術(shù)方案如下：
[0007] -種城市道路交通事故風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)測方法，包括以下步驟：
[0008] SI.確定所需預(yù)測對象的類型，選擇若干類型相同的城市道路作為觀測對象組成 觀測集，所述城市道路的類型包括有：路段和交叉口；
[0009] S2.提取觀測集中各個(gè)對象的幾何線形數(shù)據(jù)、歷史交通事故數(shù)據(jù)和歷史天氣狀況 數(shù)據(jù)，根據(jù)歷史交通事故數(shù)據(jù)獲得每起交通事故發(fā)生的精確時(shí)間，在獲取交通事故發(fā)生的 精確時(shí)間之后，再獲取每起交通事故發(fā)生前η分鐘的交通流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和天氣狀況數(shù)據(jù)；
[0010] S3.對于每個(gè)觀測對象，根據(jù)獲取的每起交通事故發(fā)生前η分鐘的交通流基礎(chǔ)數(shù) 據(jù)計(jì)算交通事故發(fā)生前η分鐘浮動(dòng)車車速的變異系數(shù)CVS，若所需預(yù)測對象的類型為路段， 則還需要對交通事故發(fā)生時(shí)的交通流密度D進(jìn)行求解，交通事故發(fā)生前η分鐘浮動(dòng)車車速 的變異系數(shù)CVS以及交通事故發(fā)生時(shí)的交通流密度D均為交通流特征參數(shù)；
[0011] S4.對于每個(gè)觀測對象，提取觀測對象某一天的交通流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，計(jì)算當(dāng)天每η分 鐘的變異系數(shù)CVS，形成變異系數(shù)CVS累計(jì)分布圖；同時(shí)還需提取觀測對象的歷史天氣狀況 數(shù)據(jù)，通過歷史天氣狀況數(shù)據(jù)分別計(jì)算出歷史時(shí)段無雨天氣、有雨天氣兩種天氣類型的分 布概率，若所需預(yù)測對象的類型為路段，則還需計(jì)算當(dāng)天每η分鐘的交通流密度D，形成交 通流密度D累計(jì)分布圖；
[0012] S5.將交通事故發(fā)生前η分鐘浮動(dòng)車車速的變異系數(shù)CVS轉(zhuǎn)為分類變量，根據(jù)變異 系數(shù)CVS累計(jì)分布圖確定該分類變量的等級(jí)，并計(jì)算該等級(jí)在變異系數(shù)CVS累計(jì)分布圖的 分布概率P(CVS);
[0013] 同時(shí)提取交通事故發(fā)生前η分鐘的天氣狀況數(shù)據(jù)，通過該天氣狀況數(shù)據(jù)確定交通 事故發(fā)生前η分鐘的天氣類型并將其轉(zhuǎn)為分類變量，獲得交通事故發(fā)生前η分鐘的天氣狀 況數(shù)據(jù)的分布概率P (W);
[0014] 若所需預(yù)測對象的類型為路段，則還需要對交通事故發(fā)生時(shí)的交通流密度D進(jìn)行 上述處理，以確定交通事故發(fā)生時(shí)的交通流密度D這個(gè)分類變量的等級(jí)，以及該等級(jí)在交 通流密度D累計(jì)分布圖的分布概率ρ (D);
[0015] S6.在步驟S5的基礎(chǔ)上，對觀測行駛量EXP進(jìn)行計(jì)算，若所需預(yù)測對象的類型為路 段，觀測行駛量EXP計(jì)算如下：
[0016] EXP = ρ (CVS) · ρ (D) · ρ (W) · AADT · L · T
[0017] 其中AADT為路段的年平均日交通流量，L為路段的長度，L包含于提取的幾何線形 數(shù)據(jù)中；T為觀測時(shí)間；若所需預(yù)測對象的類型為交叉口，則觀測行駛量EXP包括交叉口主 干道觀測量EXPA和交叉口次干道觀測量EXPB，計(jì)算公式如下：
[0018] EXPA = p (CVS) · p (W) · AADTA · TI
[0019] EXPB = p (CVS) · p (W) · AADTB · TI
[0020] 其中AADTA和AADTB分別為交叉口主干道和次干道的年平均日交通流量，TI為觀 測時(shí)間；
[0021] S7.在S6的基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于泊松分布的交通事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，表達(dá)式如下：
[0022]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種城市道路交通事故風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)測方法，其特征在于：包括以下步驟：
51. 確定所需預(yù)測對象的類型，選擇若干類型相同的城市道路作為觀測對象組成觀測 集，所述城市道路的類型包括有：路段和交叉口；
52. 提取觀測集中各個(gè)對象的幾何線形數(shù)據(jù)、歷史交通事故數(shù)據(jù)和歷史天氣狀況數(shù)據(jù)， 根據(jù)歷史交通事故數(shù)據(jù)獲得每起交通事故發(fā)生的精確時(shí)間，在獲取交通事故發(fā)生的精確時(shí) 間之后，再獲取每起交通事故發(fā)生前η分鐘的交通流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和天氣狀況數(shù)據(jù)；
53. 對于每個(gè)觀測對象，根據(jù)獲取的每起交通事故發(fā)生前η分鐘的交通流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì) 算交通事故發(fā)生前η分鐘浮動(dòng)車車速的變異系數(shù)CVS，若所需預(yù)測對象的類型為路段，則還 需要對交通事故發(fā)生時(shí)的交通流密度D進(jìn)行求解，交通事故發(fā)生前η分鐘浮動(dòng)車車速的變 異系數(shù)CVS以及交通事故發(fā)生時(shí)的交通流密度D均為交通流特征參數(shù)；
54. 對于每個(gè)觀測對象，提取觀測對象某一天的交通流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，計(jì)算當(dāng)天每η分鐘的 變異系數(shù)CVS，形成變異系數(shù)CVS累計(jì)分布圖；同時(shí)還需提取觀測對象的歷史天氣狀況數(shù) 據(jù)，通過歷史天氣狀況數(shù)據(jù)分別計(jì)算出歷史時(shí)段無雨天