公路隧道交通事故預測與預防.pdf

1、隨著公路交通業(yè)的不斷發(fā)展，我國已成為世界上隧道最多、最復雜、發(fā)展最快的國家之一。然而，公路隧道的交通安全形勢不容樂觀，隧道已經(jīng)成為交通事故的主要空間分布點和事故黑點，且具有事故危害程度大、事后處理困難、容易誘發(fā)二次交通事故等特點，提高公路隧道運營安全管理水平仍然是我國公路交通管理者面臨的重要課題。
　　 本文在闡述公路隧道交通特點、事故形態(tài)的基礎上，從公路隧道交通事故的直接原因、間接原因和基礎原因三方面對影響公路隧道交通事故的因

2、素進行系統(tǒng)分析，闡述影響因素與交通事故的關系，為公路隧道交通事故預測模型的建立奠定基礎。
　　 運用灰色關聯(lián)度理論對公路隧道交通事故的影響因素指標進行分析，確定相關度較高的七項指標（GDP、隧道長度、客運周轉量、貨運周轉量、民用客車擁有量、民用貨車擁有量、機動車駕駛人數(shù)）作為最終的公路隧道交通事故預測模型的影響因素指標。
　　 在分析國內外常用的交通事故預測方法及其特點的基礎上，針對公路隧道交通系統(tǒng)是一個動態(tài)時變參數(shù)系統(tǒng)

3、的特點和神經(jīng)網(wǎng)絡在解決復雜非線性系統(tǒng)方面的優(yōu)勢，分析了神經(jīng)網(wǎng)絡應用于公路隧道交通事故預測的可行性，確定利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對公路隧道交通事故進行預測。
　　 在介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡用于公路隧道交通事故預測的原理和步驟后，探討了建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型的關鍵技術，包括網(wǎng)絡輸入輸出變量的選取、樣本的選取與預處理、初始權值和閾值的選取、隱層節(jié)點數(shù)的確定、神經(jīng)元函數(shù)、訓練算法與參數(shù)的選取等，最后以我國1995-2008年公路隧道交通事故