冬季高速公路逐时路表温度LSTM预测模型

为提高冬季路表温度的预测精度,提出一种基于多维长短时记忆(LSTM)神经网络的冬季路表温度逐时预测模型,以小时路表温度为模型输出,综合考虑多维气象因素的累积影响和路表温度的周期性,采用滑动窗口构造输入特征矩阵;构建路表温度LSTM逐时预测模型,通过深度学习高效逼近具有复杂非线性和不确定性的路表温度,并以江苏省宁宿徐高速公路、云南省麻昭高速公路为实例进行验证。结果表明：与随机森林(RF)模型和BP神经网络相比,LSTM路表温度逐时预测模型的准确率得到显著提高,在宁宿徐高速、麻昭高速的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别为0.303、0.295、0.543和0.581、0.694、0.833,预测值与观测值绝对误差位于[0, 1)℃之间的占比为93%和89%。LSTM模型能准确捕捉路表温度的周期性和不确定性,在阴雨天和晴朗天的预测值与实测值基本一致,模型鲁棒性较好。     

基于驾驶模拟的高速公路施工围挡位置熵权模糊综合评价

施工围挡是道路施工区常用的交通安全设施,合理设置施工区围挡位置对保障施工区交通安全和节约施工区用地资源具有重要作用.以典型改扩建的高速公路为研究对象,利用驾驶模拟技术,在硬路肩有限的工作面内,设计3种外侧车道与施工围挡间距的模拟场景(0.5 m、0.75 m、1.0 m),组织开展40人的驾驶模拟对比试验,采集驾驶行为、眼动特性和生理信号等数据,采用配对t检验分析试验数据的可靠性,并提出由7项指标组成的评价指标体系,构建了基于熵权法的模糊综合评价模型,提出高速公路施工围挡位置熵权模糊综合评价方法,对3种高速公路施工围挡场景进行了比较分析和安全评价.结果表明:驾驶模拟器和试验场景均不会对试验造成不利影响;外侧车道与施工围挡间距为0.5 m的方案计算分值最高,综合响应表现最好.高速公路路侧施工围挡与外侧车道为0.5 m的距离,有效兼顾了节约用地范围和保障行车安全,可为科学设置高速公路施工围挡提供决策参考.     

山区双车道公路摩托车事故严重度分析模型比较

山区双车道公路摩托车交通事故频发且死亡人数较多,准确认识不同类别事故严重度影响因素的作用规律是遏制事故发生的重要前提.针对这一问题,基于云南典型双车道公路522起摩托车交通事故数据,通过描述性统计分析时空分布特征、事故涉及交通方式分布特征、事故形态特征,并以3分类的事故严重度为因变量,将其分为仅财产损失、受伤、死亡事故3个等级,从人、车、路和行车环境4个方面选择了 14个潜在影响因素,分别采用有序Logit模型和多项Logit模型建立摩托车事故严重度分析模型,从预测准确率和自变量作用强度两个方面比较分析了两个摩托车事故严重度分析模型的适用范围,筛选重要影响因素.结果表明:仅财产损失事故受涉事者和肇事者年龄的影响较大,受伤事故受事故形态和事故发生季节的影响较大,死亡事故受事故发生季节和肇事者交通方式的影响较大;对3类事故严重度的预测能力,有序Logit模型的预测准确率为84.7％,多项Logit模型的准确率为92.4％,基于多项Logit模型摩托车事故严重度分析模型的预测准确率高且误报率较低,更适用于多分类的交通事故严重度的预测.