CN102034009B - 基于当量道路事故数法的事故多发路段鉴别设备 - Google Patents

Abstract

一种基于当量道路事故数法的事故多发路段鉴别设备，包括参数提取单元、第一存储单元、第二存储单元、运算单元和结果输出单元；所述参数提取单元提取的参数存储在第一存储单元中，运算单元对第一存储单元中的参数进行运算，把运算结果存入第二存储单元；结果输出单元输出事故多发路段里程数值。本技术方案依据考虑目标道路上每一点对与其周围一定半径范围内发生的事故的相互关系，建立道路里程-当量道路事故数模型，得到随道路里程连续变化的当量道路事故数，从而避免了划分路段单元这一步骤，从而更加精确事故多发路段鉴别结果。

Description

基于当量道路事故数法的事故多发路段鉴别设备

技术领域

本发明涉及交通安全领域，设计通过历史事故数据进行事故多发路段鉴别的方法，用于使用相关道路历史事故数据对该道路进行事故多发路段鉴别。

背景技术

事故多发路段鉴别是进行道路安全设计与改造的第一步，也是最重要的一步。事故多发路段鉴别是由鉴别技术指标的选取和鉴别方法共同决定的。事故多发路段的鉴别方法种类很多，常用的方法有当量事故数法、累计频率法、百万车公里事故率法、矩阵法及经验贝叶斯法等等。

这些方法在使用中都有各自的优点，但是他们在使用过程中都存在共同的缺陷，在使用前述的方法对道路进行事故多发路段鉴别时，首先都需要对目标道路划分路段单元。由于道路交通条件的复杂多变，没有固定的划分依据，划分路段单元过程存在一定主观随意性，缺乏说服力，影响最终鉴别结果的精确性。

发明内容

本发明要解决的问题：

传统事故多发路段鉴别方法在进行事故多发路段鉴别时，必须先进行主观的路段划分，再利用其特有的计算方法进行目标事故多发路段的鉴别。第一步中的主观路段划分，根据使用者经验丰富与否，直接影响第二步中事故多发路段的鉴别结果的准确性。同时当路段较长时，进行主观路段划分是一项繁琐的工作，增加了鉴别难度。

本发明是为了解决上述问题，并且本发明的目的是提供一种事故多发路段鉴别设备，能够方便、快速、准确的进行基于历史事故数据的事故多发路段鉴别。

解决上述问题的技术方案如下：

一种基于当量道路事故数法的事故多发路段鉴别设备，包括参数提取单元、第一存储单元、第二存储单元、运算单元和结果输出单元；所述参数提取单元提取的参数存储在第一存储单元中，运算单元对第一存储单元中的参数进行运算，把运算结果存入第二存储单元；结果输出单元输出事故多发路段里程数值、当量道路事故数-道路里程曲线图和当量道路事故数累计频率曲线图；

所述参数提取单元和第一存储单元，

提取的数据是包括整个路段的总里程数S；对输入的待鉴别路段的历史事故数据按照事故序号i、事故发生地点桩号X_i、重伤人数J_1i、轻伤人数J_2i和死亡人数D_i进行提取并进行存储记录；

所述运算单元和第二存储单元，

对存入第一存储单元的道路数据，运算单元根据当量事故数，得到每起事故的当量事故数；运算单元根据当量事故数如式(1)：

$\stackrel{\‾}{N_i}=k_{J1}{J}_{1i}+k_{J2}{J}_{2i}+k_D{D}_i+1---\left(1\right);$

其中：

为当量事故数；K_J1为事故重伤人数当量系数；k_J2为事故轻伤人数当量系数；k_D为事故死亡人数当量系数；

与路段上从起点开始里程数为X米的点距离不大于250米的范围内，总计有X_k起事故，则里程数为X的点处的当量事故数f(X)根据当量道路事故数，进行计算；当量道路事故数如式(2)

$f\left(x\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{x_k}\stackrel{\‾}{N_i}\×(1-\frac{\mathrm{\η}}{0.25})---\left(2\right);$

其中：

为X_k起事故中第i起事故的当量事故数；r_i为X_k起事故中第i起事故发生地点与目标点，即里程数为X米的点之间的距离，单位千米；

当当量事故数f(X)≥4.5时，该点为事故多发点；数据4.5是由国家发布规定求得的，该指标值并非是人为判定。

对道路上每一点进行判断，相邻的事故多发点之和即为事故多发路段；

根据当量道路事故数运算结果，分别绘制当量道路事故数-道路里程曲线图和当量道路事故数累计频率曲线图，并进行存储。

所述参数提取单元，其提取目标道路里程数、路段事故发生里程点、事故受伤人数和事故死亡人数，作为主要参数；

所述第一存储单元，其存储由参数输入设备输入的目标道路里程数、路段事故发生里程点、事故受伤人数和事故死亡人数等参数；

所述运算单元，其对第一存储单元中保存的主要参数，利用当量道路事故数法进行运算；

所述第二存储单元，其存储由运算单元计算得到的各种结果，包括当量道路事故数、当量道路事故数-道路里程曲线图和当量道路事故数累计频率曲线图；

所述结果输出单元，其输出根据当量道路事故数法运算得到的事故多发路段里程数值、当量道路事故数-道路里程曲线图和当量道路事故数累计频率曲线图。

本技术方案依据的当量道路事故数法，当量道路事故数法是在当量事故数法的基础上进行改进，考虑目标道路上每一点对与其周围一定半径范围内发生的事故的相互关系。建立道路里程-当量道路事故数模型，得到随道路里程连续变化的当量道路事故数，从而避免了划分路段单元这一步骤。从而更加精确事故多发路段鉴别结果。

发明效果

本发明的事故多发路段鉴别设备，仅需要人工导入的待鉴别路段基础数据及历史事故数据，就可以方便、快速、准确的进行基于历史事故数据的事故多发路段鉴别。本发明设计的当量道路事故数法综合考虑了目标道路上每一点与在它周围一定半径范围内发生的事故的相互关系，计算过程简单方便。连续计算每一点处的当量道路事故数指标，从而克服了以往方法中必须先进行主观路段划分的缺陷，使得结果更加精确。同时根据公安部规定的事故多发点排查标准作为目标路段中事故多发路段的衡量标准，使得结果更加可靠合理。

附图说明

图1为根据本发明的事故多发路段鉴别设备操作流程图

图2为实施实例当量道路事故数-道路里程曲线图

图3为实施实例当量道路事故数累计频率曲线图

具体实施方式

本部分内容对算法的全过程进行了实施，数据资料是采集自国内某公路事故资料、道路资料等数据。应用当量道路事故数法对事故资料进行分析，确定该路段全线的事故多发路段。

一种基于当量道路事故数法的事故多发路段鉴别设备，包括参数提取单元、第一存储单元、第二存储单元、运算单元和结果输出单元；所述参数提取单元提取的参数存储在第一存储单元中，运算单元对第一存储单元中的参数进行运算，把运算结果存入第二存储单元；结果输出单元输出事故多发路段里程数值；

1.参数提取单元和第一存储单元

根据本发明设计的当量道路事故数法不同于传统当量事故数法，对事故数据要求具体落实其事故发生位置。首先需要提取的数据是整个路段的总里程数S。对输入的待鉴别路段的历史事故数据按照事故序号i、事故发生地点桩号X_i、重伤人数J_1i、轻伤人数J_2i、死亡人数D_i进行提取并进行存储记录。

2.运算单元和第二存储单元

对存入存储单元的道路数据，根据当量事故数计算公式(1)，计算每起事故的当量事故数。

$\stackrel{\‾}{N_i}=k_{J1}{J}_{1i}+k_{J2}{J}_{2i}+k_D{D}_i+1---\left(1\right);$

其中：

为当量事故数；k_Ji为事故重伤人数当量系数，取值为0.5；k_J2为事故轻伤人数当量系数，取值为0.2；k_D为事故死亡人数当量系数，取值为2。

与路段上从起点开始里程数为X米的点距离不大于250米的范围内，总计有X_k起事故，则里程数为X的点处的当量事故数f(X)根据当量道路事故数计算公式(2)，进行计算。

$f\left(x\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{x_k}\stackrel{\‾}{N_i}\×(1-\frac{\mathrm{\η}}{0.25})---\left(2\right);$

其中：

为X_k起事故中第i起事故的当量事故数；r_i为X_k起事故中第i起事故发生地点与目标点(即里程数为X米的点)之间的距离，单位千米。

根据中华人民共和国公安部交通管理局2001年发布了《全面排查交通事故多发点段工作方案》，其中对公路交通事故多发地点的鉴别标准，在500m范围内，一年之中发生3次重大以上交通事故的地点即为事故多发点。根据本发明所采用当量道路事故数法进行调整，即当当量事故数f(X)≥45时该点为事故多发点。

对道路上每一点进行如上判断，相邻的事故多发点之和即为事故多发路段。

根据当量道路事故数运算结果，分别绘制当量道路事故数-道路里程曲线图和当量道路事故数累计频率曲线图，并进行存储。

3.结果输出单元

对第二存储单元存储的事故多发路段鉴别结果总结输出。输出结果包括事故多发路段起始点里程值，当量道路事故数-道路里程曲线和当量道路事故数累计频率曲线。

下面结合附图与具体实施例对本发明进一步说明：

首先是参数提取与存储，对历史事故数据就所需参数进行提取，并进行记录，保存在存储单元。如表1所示。

表1历史事故数据参数提取结果

在运算单元，对保存于存储单元的历史事故参数进行计算，首先代入公式(1)，结果如表2所示。

表2当量事故数计算结果

然后将以上当量事故数数据代入式(2)计算当量道路事故数。根据计算结果绘制图2实施实例当量道路事故数-道路里程曲线图。

绘制实例当量道路事故数累计频率曲线图，如图3所示。

将每一里程点上计算得到的当量道路事故数逐一与规定的标准进行比较，判断该点是否数据事故多发点。相邻事故多发点组成事故多发路段，根据历史事故数据，该路段上存在事故多发路段共计9段，里程值如表3所示。

表3事故多发路段详表

序号	里程起点(km)	里程终点(km)	事故多发路段长度(km)
				1	0.69	1.20	0.51
2	2.81	3.11	0.30
				3	7.79	8.13	0.34
4	8.88	9.23	0.35
				5	9.92	10.22	0.30
6	10.73	11.00	0.27
				7	12.96	13.17	0.21
8	14.06	14.62	0.56
				9	15.94	16.79	0.85

最后，通过结果输出单元，输出表3事故多发路段详表，图2实施实例当量道路事故数-道路里程曲线图和图3实施实例当量道路事故数累计频率曲线图。

Claims (2)

1.一种基于当量道路事故数法的事故多发路段鉴别设备，其特征是包括参数提取单元、第一存储单元、第二存储单元、运算单元和结果输出单元；所述参数提取单元提取的参数存储在第一存储单元中，运算单元对第一存储单元中的参数进行运算，把运算结果存入第二存储单元；结果输出单元输出事故多发路段里程数值；

所述参数提取单元和第一存储单元，

提取的数据是包括整个路段的总里程数S；对输入的待鉴别路段的历史事故数据按照事故序号i、事故发生地点里程数X_i、重伤人数J_1i、轻伤人数J_2i和死亡人数D_i进行提取并进行存储记录；

所述运算单元和第二存储单元，

对存入第一存储单元的道路数据，运算单元根据当量事故数计算公式，得到每起事故的当量事故数；当量事故数计算公式如式(1)：

${\stackrel{\‾}{N}}_t=k_{J1}{J}_{1i}+k_{j2}{J}_{2i}+k_D{D}_i+1---\left(1\right);$

其中：

为当量事故数；k_J1为事故重伤人数当量系数；k_J2为事故轻伤人数当量系数；k_D为事故死亡人数当量系数；

与路段上从起点开始里程数为X米的点距离不大于250米的范围内，总计有X_k起事故，则里程数为X的点处的当量道路事故数f(X)根据当量道路事故数计算公式进行计算；当量道路事故数计算公式如式(2)

$f\left(X\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{X_k}{\stackrel{\‾}{N}}_t\×(1-\frac{r_i}{0.25})---\left(2\right);$

其中：

为X_k起事故中第i起事故的当量事故数；r_i为X_k起事故中第i起事故发生地点与目标点，即里程数为X米的点之间的距离，单位千米；

当当量道路事故数f(X)≥4.5时，该点为事故多发点；

对道路上每一点进行判断，相邻的事故多发点之和即为事故多发路段；

根据当量道路事故数运算结果，分别绘制当量道路事故数-道路里程曲线图和当量道路事故数累计频率曲线图，并进行存储。

2.根据权利要求1所述的基于当量道路事故数法的事故多发路段鉴别设备，其特征是所述参数提取单元，其提取目标道路里程数、路段事故发生里程点、事故受伤人数和事故死亡人数，作为主要参数；

所述第一存储单元，其存储由参数输入设备输入的目标道路里程数、路段事故发生里程点、事故受伤人数和事故死亡人数参数；

所述运算单元，其对第一存储单元中保存的主要参数，利用当量道路事故数法进行运算；

所述第二存储单元，其存储由运算单元计算得到的各种结果，包括当量道路事故数、当量道路事故数-道路里程曲线图和当量道路事故数累计频率曲线图；

所述结果输出单元，其输出根据当量道路事故数法运算得到的事故多发路段里程数值、当量道路事故数-道路里程曲线图和当量道路事故数累计频率曲线图。

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