【摘 要】
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随着我国经济社会蓬勃发展与城市化进程有序推进,道路交通基础设施日渐完善,机动车保有量持续增加,交通运输行业在国民经济中发挥的作用日益凸显。然而,城市道路交通安全问题一直制约着城市道路交通发展。识别道路安全等级并有针对性的采取改善措施,对于提高道路安全水平具有重要意义。传统的道路交通安全评价大多基于交通事故数据,然而交通事故数据通常不易获取,特别是新建道路数据数量受限。论文为了建立基于车辆卫星定位数
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随着我国经济社会蓬勃发展与城市化进程有序推进,道路交通基础设施日渐完善,机动车保有量持续增加,交通运输行业在国民经济中发挥的作用日益凸显。然而,城市道路交通安全问题一直制约着城市道路交通发展。识别道路安全等级并有针对性的采取改善措施,对于提高道路安全水平具有重要意义。传统的道路交通安全评价大多基于交通事故数据,然而交通事故数据通常不易获取,特别是新建道路数据数量受限。论文为了建立基于车辆卫星定位数据的道路交通安全评价模型,考虑到路段、交叉口交通特性差异,对城市道路路段进行了重新划分。应用Python语言实现了某城市网约车的车辆卫星定位数据获取及预处理工作,对车辆卫星定位数据进行坐标变换,并利用OSM开放街区地图完成地图匹配过程。这些数据预处理工作和路网重新定义方法,为精准实现车辆卫星定位数据轨迹点在数字地图路段中的可视化奠定了基础。提出基于卫星定位数据的异常驾驶行为识别框架,对超速、急加速和急减速等异常驾驶行为进行识别,分析了阈值变化对于异常驾驶行为识别结果的影响。研究结果表明:阈值设定越低可识别出的异常驾驶行为总体数量越多,其中急加速异常驾驶行为次数相比于超速和急减速异常驾驶行为次数低,而超速和急减速异常驾驶行为次数偏多,与以往研究对于运营车辆运行特性分析相符。基于车辆卫星定位数据与神经网络分类方法,建立道路安全评价模型。以超速、急加速和急减速异常驾驶行为数量为模型输入变量,将k-means聚类后获取的城市道路路段安全等级作为模型的输出,应用训练集对BP神经网络模型进行学习训练,将训练好的BP神经网络模型作为城市道路路段安全等级分类模型。研究结果表明,利用车辆卫星定位数据和城市道路路段事故数据构建的神经网络分类模型,具有一定的预测能力,可用于对城市道路路段安全等级划分,便于交通管理部门发现城市道路危险路段,可应用于道路交通安全提升改善实践。
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