基于复杂网络的营运货车交通事故风险因素识别

为明晰营运货车各交通事故风险因素间的关联性,通过分析营运货车交通事故数据,从人、车、环、管四方面确定29个风险因素,并运用共现分析法计算邻接矩阵和Jaccard指数确定各风险因素间的关联性,据此基于复杂网络理论建立网络节点多属性决策综合评价网络模型,判断各风险因素的重要程度.结果表明:营运货车交通事故风险因素网络具有复...     

山区互通立交的停车视距修正

山区互通立交由于视距问题引发的交通事故较多,从车辆运行速度的角度出发,考虑主线和匝道纵坡情况,推导出运行速度下对应各纵坡度的视距值,同理推导出运行速度下对应各纵坡度的货车停车视距值,适用于货车和大客车比例较大的山区互通立交。     

高速公路长大下坡路段安全设计与评价方法

统计了长大下坡路段交通事故的时空分布与车型分布,分析了试验路段道路条件与交通事故成因。采用断面观测法测定长大下坡路段小客车运行速度,建立了小客车运行速度预测模型。采用DHS-130XL红外观测仪测量车辆制动毂温度,建立了货车制动毂温度预测模型。对长大下坡定义进行了界定,确定了长大下坡路段合理平均纵坡指标值及对应坡长值,提出了长大下坡安全设计与评价程序。分析结果表明:在长大下坡路段,小客车与货车交通事故的主要原因分别是超速及刹车失灵;对小客车可采用运行速度作为安全评价指标,而对货车可采用坡长与制动毂温度;建议安全坡长、一般安全坡长、极限最大坡长对应的制动毂温度分别为200℃、220℃、260℃;采取安全改善措施后,试验路段交通事故减少42.3%,伤亡事故减少76.2%,改善措施有效。     

浅谈货车外挂的危害及综合治理的办法

营运货车外挂是指本市车主购车后上外省或外地(市)牌照,向外省或外地(市)缴纳税费,却主要在本市营运的货车,即"异地落藉,本地运营"。近年来,牡丹江市营运货车外挂(主要是到内蒙古自治区和齐齐哈尔市)现象愈演愈烈,给牡丹江市多方面都造成巨大损失和严重危害,已经到了应加大力度立即进行综合治理的程度。     

山区高速公路连续下坡路段区间运行车速特征分析

利用K-means聚类分析方法,对山区高速公路各车型进行分类研究,并分析了交通事故数据与区间运行车速的相关性.结果表明：小客车、大中型客车速度特性差异较大,五、六轴货车与二至四轴货车运行速度特征差异明显;超车数、区间运行速度差、区间运行速度变化系数、区间运行速度标准差等参数对于山区高速公路的安全评价具有重要作用.山区高速公路的运行速度特性研究结论,可为运行速度设计方法、公路项目安全性评价、限速方案的制定奠定良好的应用基础.     

《营运货车燃料消耗量限值及测量方法》标准研究

交通运输部通过制定《营运货车燃料消耗量限值及测量方法》标准,对达到燃料消耗量限值的新车建立准入制度。该标准规定了油耗测量方法、车型分类、权重系数等有关内容,对加强营运货车燃料消耗检测的监督管理具有重要意义。     

在地公路货物运输量统计方法

提出了在地公路货物运输量的概念, 将非营运货车和外地货车纳入了在地货物运输量的统计范畴, 归纳了基础数据集; 通过分析车辆注册地、使用性质、路网等级和车流流向等因素, 提出了在地货物运输量的统计思路和拆分逻辑, 建立了在地公路货运量和货物周转量统计模型; 基于本市籍营运货车产生的货运量, 提出了在地货运量规模指数用以评估在地货运量的相对偏移程度和外地货车的参与程度。研究结果表明: 控制极限误差在10%以下时, 5种基础数据集, 即货运专项调查数据、高速公路联网收费数据、普通公路抽样调查数据、普通公路交通量调查数据和车辆管理所在册货车数据可完成在地货物运输量的精细化推算; 提出的统计模型使所研究城市创造每万元GDP的货物周转量与全国平均水平的相对偏差率为0.45%, 具有一致性; 所研究城市的在地货运量规模指数为2.47, 说明实体经济发达的城市中外地货车在当地参与运输的程度偏高; 本市籍营运货车货物运输量不足以支撑当地经济规划; 本市籍在册营运货车少并不能代表本市运力不足, 所研究城市的本市籍营运货车主要承担短途运输, 在总市内货运量中占66.28%, 而外地货车主要承担市际与省际间的货物交流, 在总跨市货运量中占79.16%;货车按车型计费后, 每种货车车型的平均载货质量与按车流划分的重车比将是在地货物运输量统计的关键参数; 省际间3轴及以上货车车流量存在着不均衡性。      

交通事故贝叶斯最小风险控制模型

为了预测交通事故与控制事故风险,引进贝叶斯最小风险理论,构建了交通事故贝叶斯最小风险控制模型。当车辆在不同半径曲线上运行时,采集其位移坐标数据,并进行换算处理,如果速率梯度模的变化率出现不正常的振荡,则交通事故前兆出现。模拟结果表明:在车辆正常运行情况下,速率梯度模对时间的绝对变化率服从三参数的威布尔分布,利用柯尔莫哥洛夫检验可以判定交通事故前兆出现与否,从而实现对高速公路交通事故的动态监控。     

完善车辆安全标准，建立营运车辆安全准入制度

完善营运车辆安全性标准、建立营运车辆安全准入制度,可提高营运车辆的整体安全性,减少群死群伤重大交通事故的发生率。通过对几起特大群死群伤道路交通事故车辆结构强度进行研究分析,以期从源头上提高营运车辆的结构安全性,无论对营运车辆生产商、管理部门还是构建和谐安全社会,都具有很强的现实意义。     

中国城市道路交通安全特点解析

由于中国正处于机动化、城镇化快速交织发展时期,城市道路与公路交通安全的发展特点不同。针对城市道路交通安全特点,基于2007—2016年城市道路交通事故和交通违法数据,兼顾时序规律和空间规律,梳理归纳城市道路交通安全发展的阶段性特征。进而解析城市道路交通安全特点的形成原因,探讨道路安全与道路设施、出行方式、出行行为之间的内在联系。最后,针对城市道路交通事故发生时间、交叉口和非机动车道交通事故回升、电动自行车交通事故骤增、货车夜间交通事故多发、行人交通事故伤亡数居高、老年群体交通安全风险升高等特征,分别提出推进交通安全管理的对策建议。     

重载货车驾驶人驾驶风格识别与量化研究

重载货车驾驶人的激进驾驶风格具有强烈的习惯性特征和风险性特征,一旦养成很难矫正,且极易诱发交通事故。针对现有研究极少关注重载货车驾驶人驾驶风格的不足,本文基于某全国货运监管平台提供的云南省重载货车低频轨迹数据,从风格聚类、风格识别和风格评估这3个方面,提出综合考虑疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的重载货车驾驶人驾驶风格分析方法。首先,基于轨迹数据蕴含驾驶人驾驶行为模式的特点,构建表征重载货车驾驶人驾驶风格的疲劳驾驶和超速驾驶特征集;其次,利用因子分析进行特征约简,并采用K-均值聚类方法划分重载货车驾驶人的驾驶风格;然后,构建基于支持向量机的驾驶风格识别模型,并与梯度提升决策树的识 别结果进行对比;最后,基于疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的累积分布,建立基于 CRITIC (Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)赋权法的重载货车驾驶人驾驶风格量化评估 模型。研究结果表明：经过特征约简,提取的疲劳因子和超速因子能综合反映上述两类特征集 80.838%的信息;根据疲劳因子和超速因子可将驾驶风格划分为4种类别,即稳健型、超速型、疲劳型和危险型,相应重载货车驾驶人比例依次为62.60%、25.02%、7.40%和4.98%;基于支持向量机的重载货车驾驶人驾驶风格识别模型对不同风格的识别准确率均大于97%,整体表现优于梯度提升决策树;基于CRITIC赋权法的驾驶风格评估模型能有效量化重载货车驾驶人的驾驶风格, 其中稳健型驾驶人表现最好,75%以上的驾驶人风格评估总分高于60分;危险型驾驶人表现最差,75%以上的驾驶人风格评估总分低于20分。研究结果可为重载货车驾驶人不良驾驶行为的监测、干预和管理提供理论依据和技术支撑。     

带时间窗的卡车编队路径优化

卡车编队是一种极具前景的新型运营组织模式，多辆采用半自动驾驶技术的卡车以较小的车头间距共同行驶，达到减少能源消耗与环境污染和保障交通安全的目的，该组织模式也被称为“公路列车”。从运营管理及调度技术的角度进行研究，利用商品网络流理论解决某一特定卡车在何时何地编入哪个卡车编队的问题，尽可能地促进卡车编队的形成，最大限度地节约能源。本文分析卡车编队形成过程中额外产生的集结等待时间，并量化计算由于卡车编队成组运行，空气阻力的下降进而产生的燃油节省。在限制卡车编队规模的条件下，构建考虑合理绕行的卡车编队路径优化模型，将每个运输任务是否通过路网中的弧段设置为决策变量，优化结果既能反映每个弧段上卡车编队的构成情况，又能体现每个运输任务具体的走行路径。采用商业软件求解构建的卡车编队路径优化模型，形成卡车编队19个，节省燃油费用达到14%以上。结果表明：该 模型能得出理想的卡车编队路径优化方案，为卡车编队的推广应用提供理论参考。     

货车驾驶人驾驶行为与行车安全研究进展

驾驶行为是影响交通安全最活跃的因素,在“人-车-路”复杂环境中扮演着关键角色。为了深入理解货车驾驶人驾驶行为规律和行为风险性,本文聚焦货车驾驶人驾驶行为对行车安全的影响,对货车驾驶人的驾驶行为风格、行为风险性及其与行车安全的关系等相关研究成果进行系统地梳理和分析。首先,利用构建的文献检索策略,筛选出38篇相关文献,并结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,对生成的4个研究主题,即货车驾驶人驾驶行为辨识,危险驾驶行为与行车安全,货车碰撞事故致因分析及驾驶安全风险评估进行总结;其次,针对数据源、特征工程及建模方法等分析要素,构建了适用于任意研究主题的通用研究路径,并重点归纳了目前研究主题在数据源、变量选择方法、研究地点及建模方法等关键要素的研究进展;最后,分析和探讨了货车驾驶人驾驶行为与行车安全领域面临的主要问题,从描述、解释、关联及应用的角度提炼该领域研究的未来发展趋势。研究认为：有必要将驾驶状态特性、车辆运行状态及道路交通状况等多维特征变量进行多源信息融合,开展基于大数据和人工智能双驱动的驾驶行为研究;需加强研究山区公路环境下货车与其他类型车辆之间的交互作用机制,从“人-车-路”视角分析货车碰撞事故致因;需进一步完善智能网联和自动驾驶等高新智能自动化环境下的货车驾驶人驾驶行为与行车安全关系研究;拓展面向驾驶安全的货车驾驶人驾驶风险评估的理论方法和应用框架。研究 成果将为货车事故治理、公路货运平台监控及道路线形设计等应用场景提供重要依据,并有助于相对全面地理解货车驾驶人驾驶行为与道路行车安全的交互作用机理。     

基于地铁-货车联运的物流配送路径优化

为应对配送车辆引起道路拥堵和环境污染问题，提出地铁与货车联合运输. 在不改变地铁运行方案的前提下，利用地铁非高峰时段开展货物配送；考虑地铁剩余运能、货车容量、最大行驶距离、客户服务时间窗等限制条件，以配送距离最短为优化目标，构建基于地铁-货车联运的物流配送路径优化模型. 通过地铁配送路径设计不规则二维矩阵编码结构，使用改进自适应遗传算法求解. 以某市地铁货物运输为例，验证模型和算法的实用性、有效性. 结果表明，地铁-货车联合配送距离短，在客户时间窗范围内送达比例高，有效提高客户满意度.     

智能网联卡车车队混合流通行能力分析方法

智能网联卡车车队有望成为网联自动驾驶率先应用的场景之一，本文针对智能网联卡车车队混合交通流通行能力开展研究。首先，以智能网联卡车车队、人工驾驶卡车及人工驾驶小汽车构成的随机混合交通流为研究对象，考虑智能网联卡车车队规模空间分布特征，分析混合交通流中10种跟驰行为类型，理论推导其概率表达式，进而构建智能网联卡车车队混合交通流通行能力的通用性分析方法。然后，考虑实际交通流运行中卡车分布的随机性，将智能网联卡车车队混合交通流分为优势流、随机流和劣势流3种态势，以此提升混合交通流通行能力分析方法的普适性。最后，选择实测数据标定的跟驰模型进行案例分析，验证理论分析方法的有效性。研究结果表明：智能网联卡车比例提高或其车队规模增大均有利于3种态势混合交通流中车辆转换系数及相对熵的减小，从而可有效提升混合交通流通行能力。不同智能网联卡车比例条件下，智能网联卡车车队随机分布最优车队规模为2~4辆，同时，优势流、随机流和劣势流3种混合交通流通行能力依次递减。研究结果揭示了智能网联卡车车队混合交通流通行能力提升的内在机理，为未来智能网联卡车车队的运营管理提供方法支撑。     

双车道普通车辆-自动货车混合驾驶交通流建模与仿真

作为未来交通的一部分,自动货车队列被认为是最早实现的自动驾驶场景之一.为深入探讨普通车辆与自动货车构成的混合交通系统可能呈现的特征及其原因,分别建立了适用于描述普通车辆和自动货车驾驶行为的元胞自动机(Cellular Automaton,CA)模型,运用数值模拟的方法探究交通流状态的演变过程.研究发现：双车道环境下自动货车的加入是一把“双刃剑”,在交通流密度较低且自动货车占比较小时,对普通车辆影响甚微;在交通流密度较高且自动货车占比较高时,普通车辆换道条件苛刻导致换道频率降低,无法获取更高车速进而影响了整个道路系统的通行效率.     

高海拔地区货车运行车速影响因素研究

为了研究高海拔地区货车运行车速变化规律,采集了西藏地区 20辆货车的 GPS数据,通过 Civil3D的处理恢复了道路的线形,分别以纵坡、平曲线、海拔和休息时间为关键变量,构建了货车运行速度的上坡与下坡面板数据模型并进行速度的影响因素分析.研究结果表明,平曲线与纵坡显著影响货车上坡速度,平曲线、纵坡、时间和海拔显著影响货车下坡速度;线形因素对上下坡的影响程度有差异性,但速度高危区的位置是相似的;少于 2 h的短时间休息对于驾驶人的速度控制没有显著性的影响,但是会显著影响驾驶人上坡时的速度离散性.通过本研究可以解析高海拔地区重载货车的速度变化规律,同时有利于提高该地区的驾驶人行驶安全性.     

基于数据挖掘的危险货物运输风险驾驶行为聚类分析

不良驾驶行为(车速过高,车速变化过快等)影响危险货物及车辆的稳定性,是导致危险货物运输事故频发且后果严重的重要原因. 基于对营运车辆联网联控系统海量数据的分析处理,根据其属性提取8 个驾驶行为量化指标,采用因子分析和模糊C均值聚类相结合的方法,实现对危险货物运输车辆驾驶员风险驾驶行为的科学聚类. 结果表明,危险货物运输车辆驾驶行为特征可有效聚为急加减速、超速驾驶和变速驾驶3 种行为,且在每种驾驶行为下实现对驾驶员安全等级的分类. 由此可以识别风险较高的驾驶员,这对危险货物运输企业和行业管理部门有重要参考意义.     

甩箱模式下考虑多箱型任务组合的集卡调度优化

针对甩箱模式下港口堆场与内陆腹地间多箱型任务组合的集卡调度问题，本文根据运输过程中集卡剩余箱位随集卡执行任务动态变化的特点，考虑不同箱型任务需求与集卡当前状态的匹配，以集卡的启用、行驶及等待过程的成本最小化为目标，建立混合整数规划模型。并根据模型特点设计基于不可行弧过滤策略的蚁群算法，以提升算法性能。利用Solomon标准数据集 随机生成任务类型比例和规模大小不同的算例进行数值试验，试验结果证明了模型的正确性与算法的稳定性和有效性，进而对比了甩箱模式与传统模式下的总成本。结果表明：相较于传统模式，甩箱模式下集卡的运输总成本平均减少了45.10%；当任务规模越大时，两种模式之间的成本差距越大，显示了甩箱模式与港口多箱型集疏运任务运输作业结合的显著优势。