【摘 要】
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由于近年来我国发生多起道路危险货物运输事故,给国民生命安全、经济发展等都带来重大损失。政府相关部门和有关领域学者十分关注危险品运输安全问题,并由原来的事后应急处理到现在更为关注预防事故发生。因此,本文基于陕西省道路运输安全监测平台获取的危险货物车辆运输过程中产生的13类风险驾驶行为报警数据及产生风险报警时GPS终端的轨迹数据,通过分析TOPSIS法和灰色关联法的优缺点和在文中的适用性,构建了改进的
【基金项目】
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陕西省道路危险货物运输风险管理与应急救援体系研究项目,陕西省道路运输管理局专题研究课题项目,2018年；
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由于近年来我国发生多起道路危险货物运输事故,给国民生命安全、经济发展等都带来重大损失。政府相关部门和有关领域学者十分关注危险品运输安全问题,并由原来的事后应急处理到现在更为关注预防事故发生。因此,本文基于陕西省道路运输安全监测平台获取的危险货物车辆运输过程中产生的13类风险驾驶行为报警数据及产生风险报警时GPS终端的轨迹数据,通过分析TOPSIS法和灰色关联法的优缺点和在文中的适用性,构建了改进的基于TOPSIS-灰色关联法的危货车辆风险驾驶行为综合评价模型进行研究。在此基础上综合考虑了高发风险驾驶行为、易造成交通事故行为等各类因素,选取车道偏离、疲劳驾驶、前向碰撞三类风险驾驶报警轨迹数据,对轨迹数据进行预处理后,研究三类风险驾驶报警轨迹数据的时间分布结果,并用DBSCAN聚类算法挖掘风险驾驶报警热点区域,利用Arc GIS工具实现报警热点区域可视化。结果发现:（1）经实际对比验证得出文中构建的TOPSIS-灰色关联法能够结合TOPSIS法和灰色关联法的优势,科学、有效地从位置和形状两方面综合对13类风险驾驶行为发生率从高到低进行排序。（2）车道偏离、疲劳驾驶、前向碰撞三类风险驾驶报警轨迹数据高发时间点集中在凌晨、深夜及车流量高峰段;报警热点区域多集中在隧道、急转弯、陡坡等地,且三类报警行为因致因因素不同,聚类结果各有特点,在文中进行了详细对比分析。同时,针对风险驾驶行为报警分析结果,从加强政府部门监管工作、提高企业安全监管效能、完善交通基础设施建设三个方面提出危货车辆安全驾驶监管建议。
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