一、公路管理与交通事故的预防（论文文献综述）
陈超[1]（2021）在《重庆市高速公路交通事故应急管理问题及对策研究》文中研究指明
殷月秀[2]（2021）在《考虑不同时间交通流特征的高速公路实时事故风险分析与预测研究》文中研究指明我国高速公路里程规模迅速扩张的同时,高速公路交通事故频发,高速公路交通安全问题是历年交通运输管理工作的重难点。随着海量交通信息数据的获取成为可能,越来越多研究者关注基于短时交通流的高速公路实时事故风险的研究。但在高速公路交通事故风险的相关研究中,研究者少有考虑不同时间条件下交通流动态变化特征与交通事故风险之间的关系,忽略了时间因素（工作日和休息日）对高速公路事故征兆因子识别、实时事故风险预测的影响,难以对不同时间条件下高速公路的安全管理工作提供精确指导。基于此,本论文采用高速公路交通事故数据及与之匹配的高精度交通流数据,研究了工作日和休息日交通事故发生前交通流动态变化特性与交通事故风险间的关系,探索工作日、休息日及不同交通流状态下高速公路交通事故征兆因子的异质性,并构建工作日、休息日及饱和、非饱和交通流状态下的高速公路实时交通事故风险预测模型。本文主要研究内容如下:（1）高速公路交通事故数据与交通流数据预处理及交通事故特征分析按照高速公路实时交通事故风险分析与预测对数据的要求,选择高速公路交通事故数据和交通流数据,基于配对病例-对照法对样本数据进行选取并进行匹配,得到本文研究所用数据。根据交通流特征将研究时间划分为工作日和休息日,基于六级服务水平将交通流划分为非饱和交通流状态与饱和交通流状态,对不同时间和不同交通流状态下的交通事故分布特征进行统计分析。（2）基于随机森林算法的不同时间条件下高速公路事故征兆交通流变量识别参考既有相关研究的交通流变量选取,本文选取流量速度占有率的平均值、标准差等多个交通流待选变量,对数据进行归一化处理。随后基于随机森林算法评估变量重要度,选取重要度较高的交通流变量作为事故征兆交通流变量。对不同时间和不同交通流状态下的事故征兆交通流变量进行分析,结果表明不同时间和不同交通流状态下的事故征兆交通流变量有明显差异,其事故发生机理不同。（3）基于支持向量机的不同时间条件下高速公路实时事故风险预测模型构建对工作日、休息日及不同交通流状态下的数据集分别构建实时事故风险预测模型,应用ROC曲线和AUC值对事故风险预测模型的预测精度进行评估,结果表明构建的事故风险预测模型具备一定的预测精度,能够应用于高速公路实时交通事故风险的预测。然后与不区分时间和交通流状态的所有事故构建的整体模型进行对比,结果表明本文构建模型的预测精度更高。最后为了验证本文基于随机森林算法对重要交通流变量进行筛选的合理性,利用未经过筛选的交通流变量建立模型,与本文模型进行对比,结果表明本文模型的性能更优,证实了其合理性。
徐茂[3]（2021）在《基于交通事故防控的FFS高速公路公司安全管理研究》文中研究指明伴随我国社会经济的快速发展,高速公路建设规模不断扩大,高速公路通车里程已居世界第一。随着重庆高速公路路网规划的全面实施,高速公路里程也迅猛增长。与此同时,随着汽车保有量的不断增长,高速公路交通事故量也不断增加,给高速公路营运企业安全管理带来巨大挑战。对于高速公路营运企业而言,进一步做好高速公路交通事故防控工作显得刻不容缓。在当前“一路一公司”成为高速公路运营管理主流的背景下,高速公路营运公司站在落实安全生产主体责任的角度,认真总结交通事故防控存在的问题,分析原因并采取针对性措施,做好高速公路公司的安全管理,实现高速公路运营的经济效益,成为高速公路营运企业研究的重要课题。基于上述背景,本文以FFS高速公路公司为例,从高速公路营运企业做好交通事故防控的视角出发,协调各营运板块及有关单位采取有效对策预防和减少与公司责任相关的交通事故的发生,切实规避企业安全生产主体责任风险。本文运用高速公路交通安全管理理论、企业安全生产管理理论、企业安全风险管理理论等,对照FFS高速公路公司的运营管理实际,从事故防控视角出发构建更具有针对性的高速公路公司安全管理体系。首先,简要介绍了FFS高速公路公司基本情况、安全管理及事故防控内容和模式的现状,重点介绍了运营路段交通事故情况,并以数据为基础分析了交通事故特点及原因,阐释了交通事故给公司带来的直接和间接经济损失。接着,通过对FFS高速公路公司人员及高速执法单位人员的访谈,结合与公司责任相关的典型交通事故案例分析,从交通事故防控视角总结梳理出FFS高速公路公司安全管理方面存在道路安全行车条件有短板、科技保障安全能力不足、安全运营服务水平有待提高、人车隐患源头治理方式还需改进等问题,并深入分析了上述问题的原因。最后,站在进一步做好FFS高速公路交通事故防控的角度,从文化、制度、技术、组织、保障等几方面策略提出了FFS高速公路公司安全管理的对策。本文提出的FFS高速公路公司安全管理对策不仅对于提高FFS高速公路公司的安全管理水平具有参考价值,也对其他同类型高速公路企业做好安全管理工作具有借鉴意义。
刘天宇[4]（2021）在《吉林省国省干线交通事故成因分析及严重程度预测研究》文中研究指明交通道路安全状况与社会大众出行安全息息相关,国家也对交通给予了高度重视,所以近年来我国道路里程以及汽车保有量不断增加的同时,采取了相应的改善措施,交通事故数量的增速得到有效控制,但是由于人口基数大,交通事故的数量也仍然很高。而在我国国省干线交通问题日渐突出,每一场交通事故会都造成不小的损失,如今如何减少交通事故的发生已经成为一个非常值得探索的研究课题。近年来,随着我国公路的快速发展及快速建设,国省干线公路的作用也变得越来越突出,成为各个省市每个五年计划中的重中之重。作为连接农村公路与高速公路之间、乡镇与城市的重要通道,国省干线公路对整个交通系统起到了承上启下的连接作用,具有一定程度的集散功能。而对研究国省干线的交通安全主要是为了防止交通事故的频繁发生,并减少因交通事故造成的损失,本文从交通事故主要影响因素及严重程度预测两个方面,多维度探讨吉林省国省干线交通事故的发生,研究工作内容如下:本文首先运用文献综述和相关数据统计方法,分析了国内外道路交通安全的现状,并对国内外道路交通事故影响因素研究以及道路交通事故严重程度预测研究现状。其次介绍了现阶段吉林省国省干线的道路交通特点进行全面详细的分析,从人、车、路、环境角度结合以往研究经验并对道路交通事故形成的原因作了全面客观分析,同时进行有效信息提取并去除数据中的无效信息,为下文做好铺垫工作。再次,对采集到吉林省2014-2019年共13059起道路交通事故数据进行预处理,介绍关联规则及相关算法的优缺点,选取合适的Apriori算法,对Apriori的相关概念、特点和步骤进行介绍,并在原有算法基础上改进,通过Python软件实现,分析挖掘经过预处理的事故数据,从数据中找到各个因素之间的存在的隐性联系,得到有意义的关联规则,并提出相关对策。然后,根据上文结果筛选出对吉林省国省干线影响比较大的因素,并对由于各个因素相互作用对交通事故严重程度进行预测,将其分为四种程度,构建基于LSTM算法的预测交通事故严重程度体系,并与经典BP神经网络进行对比证明其合理性。最后,针对所得结论,从人、车、路、环境四方面提出相关预防对策。
刘晓[5]（2021）在《重庆高速公路交通安全评价研究》文中进行了进一步梳理高速经济是连接各地经济、社会交流的重要途径。沪嘉高速作为我国第一条高速公路,它的建成通车标志着我国高速公路建设进入了迅速发展的时期,也贯穿了我国自1988年来到目前为止,在世界范围内也取得的傲人成绩。高速公路是保障我国经济发展的重要前提与基础,高速公路迅速发展的同时,在多样因素的作用下安全事故频发,每年的交通事故发生率不断攀升,这不仅为人们在安全出行上敲响了警钟,也从侧面突显出交通安全管理的重要性。现在,为了提高人们出行的安全性,需要制定一套必要且行之有效的高速公路交通安全管理制度。本文以重庆高速公路为例,展开相关研究,在过程中首先对重庆高速公路交通安全的实际情况进行描述,其中涵盖了天气气候、交通管控、设施设备特点等多个方面,继而明确重庆现阶段高速公路建设、运行与管理的过程中存在的不足与弊端,然后通过模糊层次分析法的应用,建设了相应的评价指标并赋予各项指标不同的权重,在进一步处理模糊综合向量之后,将该模型应用到重庆高速公路中,从而根据研究结果,对重庆市高速公路交通安全提出合理有效的建议,同时,设计相关的保障措施,以期能够达到显着的高速公路安全管理与控制的效果。通过本文的分析,将重庆高速公路现阶段发展中存在的一些安全方面的问题进行了剖析,再结合具体问题制定出应对措施,另外,也希望可以成为其他地区高速公路安全交通管理提供借鉴与参考。
吴子锐[6]（2021）在《基于结构方程模型的山区公路安全影响因素分析》文中研究说明山区公路是带动山区地带经济增长,实现国家经济和物质文化平衡、充分发展的重要基础设施。但山区公路受制于客观条件,具有复杂的地形和多变的环境,交通事故多发且较为严重。由此,本文基于结构方程模型对山区公路事故影响因素成因和权重展开研究分析,对治理山区公路交通安全问题,提升运营安全状况具有显着意义。首先,本文在基于国内外研究现状基础之上,通过对国内某山区公路交通设计实例的调查,运用Google全景地图对日本山区公路交通安全设计对比分析,总结我国目前山区公路的特点和事故多发特征。借助故障树模型（FTA）对山区典型交通事故案例进行定性分析,逐层挖掘导致事故发生有关的人、车、路、环境和管理因素方面的具体原因,并基于经典事故致因模型和因果连锁理论,探索人、车、路、环境和管理五大因素对山区公路交通安全的影响机理,为山区公路交通安全影响因素模型的指标构建提供理论基础。其次,从山区公路安全分析的角度出发,通过数理统计、专家评分和问卷调查的方式对山区某区段公路交通事故数据进行分析,确定6个潜在变量,19个观察变量的因素评价指标,运用SPSS软件对数据进行信度检验和因子分析,依据变量间的相关假设,建立山区公路安全影响因素结构方程分析模型（SEM）,利用AMOS软件求得变量间的路径系数,由此确定人、车、路、环境和管理因素对山区公路安全的影响权重以及各个观察变量对其潜在变量的重要程度。最后,基于我国目前山区公路安全事故预防现状和结构方程模型分析结果,从人的行为意识、车辆检查和监督、道路条件改善、不良天气预防和交通管理控制5个方面,对防治山区公路交通事故问题和改善山区公路安全环境提出了针对性、具体性的建议和措施,具有一定的工程实践意义。
杨兆[7]（2021）在《基于深度数据分析的追尾事故致因与避撞驾驶行为研究》文中指出随着我国路网建设的完善和机动车保有量的不断攀升,道路交通事故发生量也随之增长,而在道路交通事故中追尾事故占有较大比例。通过分析追尾事故的时空分布规律,探究导致追尾事故发生的显着性因素,仿真再现不同类型的追尾事故动力学参数变化情况,研究追尾事故风险下不同经验驾驶人的避撞驾驶行为特征和规律,对预防追尾事故的发生,以及提高道路交通安全水平,具有重要的理论价值和现实意义。首先,本文以哈尔滨市2015-2019年8000余起交通事故数据为基础,筛选出交通追尾事故数据,应用数据预处理和地理编码的方法最终确定1127条数据作为本文研究对象,并借助ArcGIS分析追尾事故时空分布特征。在空间维度上,运用平均中心法和标准差椭圆法获得追尾事故空间的扩散方向和聚集程度,并采用密度分析和聚类分析2种空间数据挖掘技术,对事故多发区域和事故高严重程度区域进行了鉴别;在时间维度上,采用密度分析方法对不同季节和不同时段的追尾事故频度分布进行对比分析。其次,基于哈尔滨市交通事故数据库和天气数据库,选取发生时段、发生星期、发生季节、事故形态、风速、气候、发生位置、车辆类型和事故类型9个影响因素,建立LightGBM、随机森林和支持向量机模型,通过对比分析各模型的准确性,最终确定LightGBM算法模型为追尾事故严重程度预测模型。随后,深入挖掘追尾事故致因因素,运用选定的LightGBM模型,计算出事故严重程度影响因素的重要度排序。再次,以刚体运动学和动力学为理论基础,根据事故现场车辆的制动痕迹、散落物、车辆最终位置以及车辆的设计参数等,推断事故发生前车辆的运动状态,运用PC-Crash仿真软件实现轿车追尾轿车、轿车追尾货车、货车追尾轿车和货车追尾货车四种典型的追尾事故类型的仿真模拟再现,并利用控制变量法对四种追尾事故车辆进行动力学分析,探究不同追尾事故类型下车辆最大加速度、碰撞持续时间、车偏角和角速度的变化规律情况。最后,以哈尔滨市某快速路为原型,搭建追尾风险下的交通实验场景,并开展驾驶模拟跟车实验。在实验中,引导车分别在60km/h、80km/h和100km/h速度水平下以0.6g的减速度模拟紧急停车,驾驶人以一定车头间距跟随前车行驶,并通过采取不同的行为避免追尾事故发生。研究发现,驾驶人主要通过仅制动、转向与制动相结合两种避撞行为来避免追尾事故的发生。对两种避撞行为下的制动和转向数据进一步的统计分析和方差分析,得到不同经验实验者的避撞驾驶行为数据的特征和规律,为驾驶辅助系统或避碰系统的设计或优化提供一定的参考依据。
凌浩晗[8]（2021）在《城乡结合部公交车辆运行风险评价及其防控对策研究》文中指出在我国城乡结合部的交通由于缺乏高度的重视,以及深入的改善研究,交通事故频发,已经成为我国的交通事故黑点之一,尤其是城乡结合部营运公交,公交车辆的安全问题一直备受社会瞩目,由于交通事故受多方面因素的影响,相关交管部门制定的简单政策对交通事故率没有起到有效降低的作用,因此针对城乡结合部公交交通事故的风险影响因素研究,提出城乡结合部公交运行风险防范对策尤为重要。这对提升我国整体道路车辆运行安全水平具有重要的意义。本文首先对城乡结合部的范围确定以及城乡结合部公交进行界定,通过交通调查对城乡结合部道路、公交车辆、驾驶员进行交通安全特性分析,并且利用路边询问法、跟车调查法以及通过云南省相关交通管理部门的深入交流和对接等方法,筛选出云南省有效的2014-2020年的城乡结合部公交道路交通事故数据。其次,根据事故数据的时间、空间、事故形态等方面进行规律分析,对风险进行定义,再以交通系统五要素即人、车、路、环境、管理进行事故致因的分类,对交通事故致因进行提取,根据风险因素引发事故的概率以及事故造成的经济损失,建立城乡结合部公交运行风险指数评价模型,筛选影响交通事故发生的风险要素,构建评价指标体系。然后介绍常用的车辆运行风险评价方法,引入径向基神经网络和小波分析理论,介绍其优势、数学原理、结构设计、以及应用,利用径向基神经网络和小波分析理论相结合,构建了径向基小波神经网络,用于城乡结合部公交运行风险评价模型,并对模型进行训练和测试,与径向基神经网络相比,模型精度更高、学习速率更快。将训练好的模型进行应用,通过云南省某网阔道路运输监控平台所实时动态监控所得的数据,输入到模型里,对车辆运行做出安全性评价。最后根据识别出的重要的车辆运行风险要素,构建车辆风险防范对策库,包括驾驶员行车安全保障库、车辆技术状况改善对策库、道路交通安全设施综合改善库、公交企业安全管理对策库。为相关部门及企业规避城乡结合部公交运行风险提供参考。
韩万里[9]（2021）在《重型货车驾驶员驾驶行为特征及安全风险研究》文中认为在人-车-路环境组成的交通系统中,驾驶员是系统主体,是保证道路交通安全的核心。近年来针对主动交通安全管理系统的研究逐渐成为主流,尤其对于重型货车等大型营运性驾驶员驾驶行为特征的研究倍受研究者的关注。因此,本文以重型货车驾驶员驾驶行为及其安全风险为研究对象,设计出适用于我国重型货车驾驶员驾驶行为体系量表,分析重型货车驾驶员驾驶行为特征及其主要影响因素,研究重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价方法,构建重型货车驾驶员交通事故风险预测模型。把对重型货车驾驶员发生交通事故的概率控制转换为对其主要影响因素的控制,以提高和改善重型货车驾驶员驾驶行为。丰富了驾驶员驾驶行为相关理论,为重型货车驾驶员安全驾驶行为分析与安全风险研究提供思路和实验方法。首先,在总结分析重型货车运行安全、驾驶行为特征、驾驶行为安全评价方法及交通事故风险预测模型的研究进展的基础上,明确研究目的、方法及创新思路。修正拓展了驾驶行为定义,对驾驶行为进行分类,梳理了各类相关概念之间定义关系;基于交通心理学及海因里希“多米诺骨牌”因果连锁理论等,结合重型货车交通事故统计数据,对重型货车驾驶员驾驶行为特征及其交通事故成因进行深层次的分析,构建了重型货车驾驶员驾驶行为表征框架。其次,基于统计学与心理学理论,运用文献分析、问卷调查、交流访谈、观察法及探索性因子分析等方法,设计出了适合我国重型货车驾驶员特征的重型货车驾驶员驾驶行为体系量表,分析了重型货车驾驶员驾驶行为的表现特征,并对验证了量表的合理与有效性。然后,将相关性分析、多重对应分析及单因素方差分析相结合,分析不同属性的重型货车驾驶员的各种驾驶行为特征。基于计划行为理论,运用结构方程模型（SEM）路径预测方法,构建了重型货车驾驶员驾驶行为影响因素路径整合模型,全面分析影响重型货车驾驶行为发生动机因素,找出影响重型货车驾驶员驾驶行为的关键因子及其影响度。再者,基于驾驶行为量表,从重型货车驾驶员的积极行为、一般违规行为、错误驾驶行为、疏忽大意驾驶行为及风险/攻击性驾驶行为5个方面构建了重型货车驾驶员驾驶行为安全指标体系。提出了将主成分分析与熵值法相融合的方法对驾驶行为安全评价指标融合赋权,将灰色关联度与TOPSIS综合评价法相融合的方法构建重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价模型,实现对不同群体的重型货车驾驶员驾驶行为安全水平综合评价。最后,基于重型货车驾驶行为量表及其数据统计学特征,以重型货车驾驶员属性及其驾驶行为为自变量,以重型货车是否发生交通事故为因变量。应用相关性分析、多重线性回归分析及单因素Logistic回归分析筛选用于重型货车驾驶员交通事故风险建模的自变量。并提出基于二项logistic回归模型的重型货车驾驶员交通事故风险预测方法,构建二项logistic回归模型来说明驾驶员及其驾驶行为特征参数之间的关联特征对重型货车驾驶员交通事故风险预测结果的影响。并对影响重型货车驾驶员发生交通事故的因素进行分析,提出了改善重型货车驾驶员驾驶行为及其预防事故的措施与建议。研究成果丰富重型货车驾驶员驾驶行为相关理论,有助于提高对重型货车驾驶员驾驶行为研究的重视程度,为重型货车驾驶员不当驾驶行为的矫正与积极驾驶行为的培养等提供理论依据,也为制定相关安全措施政策或规章、开发重型货车碰撞预警系统等提供指导。可改善重型货车驾驶员的驾驶行为,提高驾驶安全性,预防或减少重型货车交通事故发生。
邢英[10]（2020）在《V型海底隧道交通事故影响因素及风险评估模型研究》文中研究说明海底隧道是隧道的一种特殊的形式,为海峡与海湾两岸的人员和车辆提供可直接通行道路。其除具有一般山体隧道的特性之外,海底隧道因其贯穿海底的特殊性,形成“V”字形的上下坡特点。由于其内部视线差、空间封闭、设施复杂、救援疏散困难等特点带来安全隐患,交通事故一旦发生,不仅使局部交通功能丧失,甚至对整条海底隧道及其周边路段的通行能力和安全性都造成影响。因此对海底隧道交通事故风险进行评估,并提出有效对应措施,对减少海底隧道交通事故的发生具有重要的实际意义。本文总结了与海底隧道交通事故影响因素和风险评估相关的国内外研究现状,根据近几年的交通事故资料与现场调查,对海底隧道交通事故分布特征进行了时间、空间与形态上的分析。运用事故树分析法对海底隧道内交通事故影响因素进行了定性分析,将影响因素分为人、车、路、环境与管理五个方面,分析了人、车、路、环境与管理五个方面的主要风险因素。根据海底隧道交通事故影响因素分析建立了海底隧道风险评估初级指标体系,采用专家调查法,利用AHP-windows层次分析法软件计算了每个评估指标的权重,对初级风险指标体系进行了优化,并根据各指标权重确定了最终的指标体系。本文基于时间-状态分析法得到了海底隧道交通事故风险演化网络图,对交通系统风险因素之间的耦合作用进行了分析,基于突变理论建立了海底隧道交通事故风险耦合度计算模型,基于平均互信息理论建立了多风险因素耦合度测度模型,同时运用这两种模型方法对海底隧道交通事故风险因素之间的耦合作用进行了量化。基于尖点突变模型分析了风险状态与风险演化的过程,根据交通系统风险状态以交通事故风险因素耦合度对风险等级进行了划分,建立起了海底隧道交通事故风险评估模型。运用MATLAB构建了海底隧道交通事故风险状态仿真模型,对海底隧道交通事故风险进行了评估,基于胶州湾海底隧道2016年至2018年的相关数据验证了海底隧道交通事故风险状态仿真模型的可靠性,并提出了预防海底隧道交通事故发生的措施。
二、公路管理与交通事故的预防（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、公路管理与交通事故的预防（论文提纲范文）
（2）考虑不同时间交通流特征的高速公路实时事故风险分析与预测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 基于交通流动态特征的高速公路实时事故风险评估 |
| 1.2.2 道路交通实时事故风险预测模型研究综述 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究目标与研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 高速公路交通事故特征分析 |
| 2.1 相关研究数据背景 |
| 2.2 研究数据的采集与获取 |
| 2.2.1 研究区域 |
| 2.2.2 高速公路交通事故数据 |
| 2.2.3 高速公路交通流数据 |
| 2.3 不同时间条件下高速公路交通流分布特征 |
| 2.3.1 占有率时间分布特征 |
| 2.3.2 流量时间分布特征 |
| 2.3.3 速度时间分布特征 |
| 2.3.4 本文研究的时间划分依据 |
| 2.4 不同时间条件下高速公路交通事故特征分析 |
| 2.4.1 交通事故数量的小时分布特征 |
| 2.4.2 交通事故涉及车辆数的分布特征 |
| 2.4.3 交通事故严重程度的分布特征 |
| 2.4.4 工作日和休息日交通事故特征的对比分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 样本结构设计与宏观交通流状态划分 |
| 3.1 基于配对病例-对照法的样本数据选取与数据匹配 |
| 3.1.1 配对病例-对照法原理和应用思路 |
| 3.1.2 病例与对照数据选取 |
| 3.1.3 数据匹配 |
| 3.2 宏观交通流状态划分 |
| 3.2.1 六级服务水平理论概述 |
| 3.2.2 交通流状态划分 |
| 3.2.3 不同交通流状态下的高速公路交通事故特征分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 不同时间条件下高速公路交通事故征兆交通流变量识别 |
| 4.1 模型参数选择 |
| 4.1.1 交通流待选变量选取 |
| 4.1.2 数据归一化处理 |
| 4.2 基于随机森林算法的交通流变量重要度评价 |
| 4.2.1 随机森林算法原理 |
| 4.2.2 随机森林算法变量筛选评价指标 |
| 4.3 高速公路事故征兆交通流变量识别与分析 |
| 4.3.1 不同时间条件下高速公路事故征兆交通流变量提取 |
| 4.3.2 工作日不同交通流状态下高速公路事故征兆交通流变量提取 |
| 4.3.3 休息日不同交通流状态下高速公路事故征兆交通流变量提取 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 不同时间条件下高速公路实时交通事故风险预测 |
| 5.1 支持向量机基础理论 |
| 5.1.1 线性分类 |
| 5.1.2 非线性分类 |
| 5.1.3 核函数 |
| 5.2 基于SVM的高速公路实时交通事故风险预测模型构建 |
| 5.2.1 核函数的选择 |
| 5.2.2 网格搜索法 |
| 5.2.3 基于SVM的高速公路实时事故风险预测模型构建步骤 |
| 5.3 模型预测精度评价指标 |
| 5.4 高速公路实时交通事故风险预测模型实例分析 |
| 5.4.1 模型训练 |
| 5.4.2 结果分析与讨论 |
| 5.4.3 重要变量筛选的合理性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于交通事故防控的FFS高速公路公司安全管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路和内容 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 主要创新之处 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 国外研究现状 |
| 2.1.2 国内研究现状 |
| 2.1.3 文献述评 |
| 2.2 相关概念 |
| 2.2.1 高速公路 |
| 2.2.2 高速公路交通事故防控 |
| 2.2.3 高速公路公司安全管理 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 高速公路交通安全管理理论 |
| 2.3.2 企业安全生产管理理论 |
| 2.3.3 企业安全风险管理理论 |
| 第3章 FFS高速公路公司安全管理现状 |
| 3.1 FFS高速公路公司简介 |
| 3.2 FFS高速公路公司安全管理情况 |
| 3.2.1 FFS高速公路公司安全组织机构 |
| 3.2.2 FFS高速公路公司安全管理制度体系 |
| 3.2.3 FFS高速公路公司安全管理中的交通事故防控情况 |
| 3.3 FFS高速公路公司营运路段交通事故情况 |
| 3.3.1 路段介绍 |
| 3.3.2 交通事故情况 |
| 3.3.3 交通事故造成的损失情况 |
| 第4章 FFS高速公路公司安全管理问题分析 |
| 4.1 FFS高速公路公司安全管理相关调查情况 |
| 4.1.1 人员访谈情况 |
| 4.1.2 与公司相关的典型交通事故案例情况 |
| 4.2 FFS高速公路交通事故特征及原因分析 |
| 4.2.1 交通事故特征分析 |
| 4.2.2 与公司安全管理相关的交通事故原因分析 |
| 4.3 FFS高速公路公司安全管理存在的问题及原因分析 |
| 4.3.1 道路安全行车条件改善存在短板 |
| 4.3.2 科技保障安全能力不足 |
| 4.3.3 安全运营服务水平有待提高 |
| 4.3.4 人车隐患源头治理方式还需改进 |
| 第5章 FFS高速公路公司安全管理对策 |
| 5.1 文化策略 |
| 5.1.1 建立自上而下的企业安全文化 |
| 5.1.2 营造安全出行的文化氛围 |
| 5.2 制度策略 |
| 5.2.1 深化构建共同管理机制 |
| 5.2.2 优化安全生产管理制度体系 |
| 5.2.3 完善应急管理制度体系 |
| 5.3 技术策略 |
| 5.3.1 加强路产维护管理 |
| 5.3.2 依靠科技手段提高管理效能 |
| 5.4 组织策略 |
| 5.4.1 强化公司分管安全领导的话语权 |
| 5.4.2 加强安全培训和科学激励 |
| 5.4.3 落实企业安全生产主体责任 |
| 5.5 保障策略 |
| 5.5.1 保证安全生产费用投入 |
| 5.5.2 推进安全生产标准化建设 |
| 5.5.3 有效整合路巡和救援力量 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（4）吉林省国省干线交通事故成因分析及严重程度预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外道路交通安全情况 |
| 1.2.2 道路交通事故影响因素分析与研究现状 |
| 1.2.3 道路交通事故严重程度预测分析研究现状 |
| 1.3 研究内容及思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 第2章 吉林省国省干线道路交通事故统计分析 |
| 2.1 吉林省国省干线交通事故概况 |
| 2.1.1 吉林省国省干线交通概况 |
| 2.1.2 吉林省国省干线交通事故数据统计 |
| 2.2 吉林省国省干线道路交通事故分布特点 |
| 2.2.1 事故基本信息 |
| 2.2.2 人的因素 |
| 2.2.3 车的因素 |
| 2.2.4 道路因素 |
| 2.2.5 环境因素 |
| 2.2.6 无效事故基本信息 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于优化的Apriori算法交通事故影响因素分析 |
| 3.1 Apriori算法的相关理论及优化 |
| 3.1.1 关联规则相关概念 |
| 3.1.2 Apriori算法简介 |
| 3.1.3 Apriori算法优化 |
| 3.2 吉林省国省干线交通事故影响因素分析 |
| 3.3 吉林省国省干线交通事故预防对策 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于LSTM的交通事故严重程度预测模型研究 |
| 4.1 模型的选择与构建 |
| 4.1.1 预测方法的选择 |
| 4.1.2 长短期记忆模型基本概念 |
| 4.2 基于LSTM的交通事故严重程度预测实例 |
| 4.2.1 数据处理过程 |
| 4.2.2 基于LSTM的交通事故严重程度预测模型构建 |
| 4.3 BP神经网络预测 |
| 4.3.1 BP神经网络算法简介 |
| 4.3.2 基于BP神经网络的交通事故严重程度预测 |
| 4.4 模型结果及对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）重庆高速公路交通安全评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献综述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 交通安全评价基本理论 |
| 1.3.2 交通安全评价的方法概述 |
| 1.4 本文的技术路线 |
| 第二章 重庆市高速公路交通安全评价指标体系的构建 |
| 2.1 高速公路交通安全影响因素 |
| 2.2 重庆市高速公路现状 |
| 2.3 重庆市高速公路交通安全现状 |
| 2.4 安全评价指标体系构建的原则和内容 |
| 2.4.1 高速公路交通安全评价指标体系构建的原则 |
| 2.4.2 高速公路交通安全评价指标体系构建的内容 |
| 第三章 重庆市高速公路交通安全评价模型构建 |
| 3.1 问卷设计发放 |
| 3.1.1 问卷设计 |
| 3.1.2 问卷发放 |
| 3.2 确定评价指标的权重 |
| 3.2.1 确定评价指标权重的基本原理与步骤 |
| 3.2.2 确定评价指标的权重 |
| 3.3 高速公路交通安全评估 |
| 3.3.1 模糊综合评价法的基本原理与步骤 |
| 3.3.2 构建模糊综合评价判断矩阵 |
| 3.3.3 评价结果分析 |
| 3.4 重庆市高速公路安全存在的问题 |
| 3.4.1 山区不利天气影响行车条件 |
| 3.4.2 山区道路线形复杂多变 |
| 3.4.3 山区路侧防护措施不够完善 |
| 3.4.4 山区交通管理与监督不到位 |
| 第四章 高速公路交通安全管理建议 |
| 4.1 强化应对不利天气的手段 |
| 4.2 复杂道路线形处加强警示 |
| 4.3 完善路侧防护措施 |
| 4.4 强化交通管理与监督 |
| 4.5 高速公路交通安全策略实施保障 |
| 4.5.1 加强全民交通安全教育 |
| 4.5.2 上级部门加强对交管部门的支持 |
| 4.6 改善计划 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）基于结构方程模型的山区公路安全影响因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究内容和技术路线图 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 山区公路交通实例调查和事故特征分析 |
| 2.1 山区公路交通实例调查 |
| 2.1.1 山区沿溪(河)线交通案例 |
| 2.1.2 山区越岭线交通案例 |
| 2.2 山区典型事故案例分析 |
| 2.2.1 故障树模型 |
| 2.2.2 典型案例分析 |
| 2.3 山区公路的特点和交通事故特征 |
| 2.3.1 山区公路的特点 |
| 2.3.2 山区公路交通事故特征 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 山区公路安全影响因素及事故模型理论分析 |
| 3.1 山区公路安全影响因素分析 |
| 3.1.1 人的因素分析 |
| 3.1.2 车辆因素分析 |
| 3.1.3 道路因素分析 |
| 3.1.4 环境因素分析 |
| 3.1.5 管理因素分析 |
| 3.2 道路交通事故分析理论 |
| 3.2.1 W. H. Heinrich事故因果连锁理论 |
| 3.2.2 博德事故因果连锁理论 |
| 3.2.3 人的因素分析系统模型 |
| 3.2.4 信息交互事故分析系统模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于结构方程模型的安全影响因素和实例分析 |
| 4.1 结构方程模型的简介 |
| 4.2 模型数据采集 |
| 4.2.1 人-车-路-环境-管理与道路交通安全关系调查 |
| 4.2.2 定义模型变量 |
| 4.3 指标信度分析 |
| 4.3.1 信度 |
| 4.3.2 信度检验 |
| 4.4 指标效度分析 |
| 4.4.1 效度 |
| 4.4.2 数据标准化 |
| 4.4.3 指标相关性检验 |
| 4.5 实例分析 |
| 4.5.1 模型假设 |
| 4.5.2 模型构建 |
| 4.5.3 模型估计 |
| 4.5.4 适配结果检验 |
| 4.6 实例结果验证及分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 山区公路交通安全事故预防对策研究 |
| 5.1 我国交通事故预防现状 |
| 5.2 基于人为因素的预防措施 |
| 5.2.1 增强驾驶人的安全意识 |
| 5.2.2 增强人民大众的安全意识 |
| 5.3 基于车辆因素的预防措施 |
| 5.4 基于道路条件的预防措施 |
| 5.4.1 危险路段主动治理措施 |
| 5.4.2 安全设施被动防护措施 |
| 5.5 不良天气下的预防措施 |
| 5.5.1 雨天行车安全措施 |
| 5.5.2 雾天行车安全措施 |
| 5.5.3 冰雪天行车安全措施 |
| 5.5.4 沙尘暴天行车安全措施 |
| 5.6 安全管理预防措施 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 研究结论 |
| 主要创新点 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 山区公路交通安全因素调查研究 |
| 致谢 |
（7）基于深度数据分析的追尾事故致因与避撞驾驶行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 追尾事故致因分析 |
| 1.3.2 追尾事故仿真再现 |
| 1.3.3 追尾事故防范措施 |
| 1.3.4 国内外研究现状总结 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 数据驱动的追尾事故时空分布特征分析 |
| 2.1 数据来源及处理 |
| 2.1.1 追尾事故数据来源 |
| 2.1.2 道路网络数据来源 |
| 2.1.3 事故严重程度分类 |
| 2.1.4 事故数据预处理 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 平均中心法 |
| 2.2.2 标准差椭圆 |
| 2.2.3 密度分析 |
| 2.2.4 聚类分析 |
| 2.3 追尾事故空间分布特征 |
| 2.3.1 空间分布 |
| 2.3.2 密度分布 |
| 2.3.3 严重程度分布 |
| 2.4 追尾事故时间分布特征 |
| 2.4.1 季节性分布 |
| 2.4.2 时段性分布 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 追尾事故严重程度预测和致因分析 |
| 3.1 追尾事故数据准备 |
| 3.1.1 追尾事故数据库 |
| 3.1.2 追尾事故特征提取 |
| 3.2 基于LightGBM的事故严重程度预测与致因分析 |
| 3.2.1 决策树的理解 |
| 3.2.2 集成学习 |
| 3.2.3 梯度提升决策树(GBDT) |
| 3.2.4 LightGBM算法 |
| 3.2.5 预测结果分析 |
| 3.3 基于随机森林的事故严重程度预测与致因分析 |
| 3.3.1 随机森林理论基础 |
| 3.3.2 预测结果分析 |
| 3.4 基于支持向量机的事故严重程度预测与致因分析 |
| 3.4.1 支持向量机理论基础 |
| 3.4.2 预测结果分析 |
| 3.5 预测结果对比 |
| 3.6 追尾事故致因分析 |
| 3.7 显着性特征与事故严重程度关系 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于PC-Crash的追尾事故车辆运动学分析 |
| 4.1 追尾事故运动学分析理论基础 |
| 4.1.1 刚体运动学 |
| 4.1.2 刚体动力学 |
| 4.2 追尾事故仿真模型构建 |
| 4.2.1 仿真模型参数标定 |
| 4.2.2 仿真模型建立 |
| 4.3 追尾事故车辆运动学参数分析 |
| 4.3.1 不同偏置度下的车辆运动行为 |
| 4.3.2 不同车速下的车辆运动行为 |
| 4.3.3 不同制动驾驶行为下的车辆运动行为 |
| 4.3.4 不同转向行为下的车辆运动行为 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 追尾事故风险下驾驶人避撞行为分析 |
| 5.1 驾驶模拟实验设计 |
| 5.1.1 实验设备 |
| 5.1.2 实验对象 |
| 5.1.3 实验场景 |
| 5.1.4 实验步骤 |
| 5.2 变量说明与数据分析 |
| 5.2.1 变量说明 |
| 5.2.2 数据分析 |
| 5.3 驾驶人避撞行为分析 |
| 5.3.1 车头间距区间划分 |
| 5.3.2 转向和制动 |
| 5.3.3 仅制动的避撞行为 |
| 5.3.4 避撞驾驶行为总结 |
| 5.4 追尾事故预防措施 |
| 5.4.1 交通工程措施 |
| 5.4.2 管理措施 |
| 5.4.3 车辆技术措施 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学博士学位论文修改情况确认表 |
（8）城乡结合部公交车辆运行风险评价及其防控对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究的目的与意义 |
| 1.3.1 研究的目的 |
| 1.3.2 研究的意义 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.4.3 国内外研究综述 |
| 1.5 论文的研究内容 |
| 1.6 论文的研究方法及技术路线 |
| 第二章 城乡结合部交通数据采集整理及其安全特性分析 |
| 2.1 城乡结合部的范围确定及城乡结合部公交界定 |
| 2.1.1 城乡结合部的范围确定 |
| 2.1.2 城乡结合部公交界定 |
| 2.2 城乡结合部公共交通数据采集 |
| 2.2.1 城乡结合部公共交通数据采集方案 |
| 2.2.2 城乡结合部公共交通调查方法 |
| 2.2.3 城乡结合部公共交通调查具体内容 |
| 2.2.4 交通事故数据采集和处理 |
| 2.3 城乡结合部交通安全特性 |
| 2.3.1 城乡结合部人员出行和驾驶员特点 |
| 2.3.2 城乡结合部道路交通车辆特点 |
| 2.3.3 城乡结合部道路交通设施特点 |
| 2.3.4 城乡结合部交通管理特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 城乡结合部公交交通事故规律及其影响因素识别 |
| 3.1 城乡结合部公交交通事故的一般规律及分析 |
| 3.1.1 城乡结合部公交交通事故时间分布规律 |
| 3.1.2 城乡结合部公交交通事故空间分布规律 |
| 3.1.3 城乡结合部公交交通事故形态分布规律 |
| 3.1.4 城乡结合部公交交通事故气象状况分布规律 |
| 3.1.5 城乡结合部公交交通事故道路类型分布规律 |
| 3.2 城乡结合部公交运行风险特征分析 |
| 3.2.1 城乡结合部公交运行风险定义 |
| 3.2.2 城乡结合部公交运行风险性质及风险因素分类 |
| 3.3 城乡结合部公交运行风险因素识别 |
| 3.3.1 人为因素风险分析 |
| 3.3.2 车辆因素风险分析 |
| 3.3.3 道路因素风险分析 |
| 3.3.4 环境因素风险分析 |
| 3.3.5 管理因素风险分析 |
| 3.3.6 城乡结合部公交运行风险因素汇总 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 城乡结合部公交运行风险评价指标体系构建 |
| 4.1 城乡结合部公交运行风险要素筛选 |
| 4.2 城乡结合部公交运行风险评价指标解释 |
| 4.3 城乡结合部公交运行风险评价指标体系建立 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 城乡结合部公交运行风险评价模型 |
| 5.1 城乡结合部公交运行风险评价模型基础理论分析 |
| 5.1.1 城乡结合部公交运行风险评价概述 |
| 5.1.2 车辆运行风险评价方法对比 |
| 5.2 城乡结合部公交运行风险评价模型构建 |
| 5.2.1 径向基小波神经网络简介 |
| 5.2.2 径向基小波神经网络的数学原理 |
| 5.2.3 径向基小波神经网络的结构设计 |
| 5.2.4 径向基小波神经网络的训练算法及参数调整 |
| 5.2.5 城乡结合部公交运行风险评价指标等级划分 |
| 5.2.6 利用径向基小波神经网络进行风险评价 |
| 5.3 应用研究 |
| 5.4 城乡结合部公交运行风险评价实例分析 |
| 5.4.1 云南省某运输集团城乡结合部公交运行情况 |
| 5.4.2 数据采集 |
| 5.4.3 模型应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 城乡结合部公交运行风险防控对策研究 |
| 6.1 城乡结合部公交运行风险防范对策 |
| 6.1.1 城乡结合部公交运行风险管理结构 |
| 6.2 城乡结合部公交行车安全对策库 |
| 6.2.1 驾驶员行车安全保障对策库 |
| 6.2.2 车辆技术状况改善对策库 |
| 6.2.3 道路交通安全设施综合改善对策库 |
| 6.2.4 公交企业安全管理对策库 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文研究总结 |
| 7.1.1 论文的主要研究结论 |
| 7.1.2 论文主要创新点 |
| 7.2 论文研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表论文参与项目情况 |
| 附录B 驾驶员调查问卷 |
| 附录C 基于径向基小波神经网络的部分源代码 |
| 附录D SCL-90 症状自评量表 |
（9）重型货车驾驶员驾驶行为特征及安全风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 重型货车数量 |
| 1.1.2 交通安全形势 |
| 1.1.3 研究重型货车驾驶员驾驶行为的必要性 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 重型货车安全研究 |
| 1.3.2 驾驶行为研究 |
| 1.3.3 驾驶行为安全评价指标及建模方法 |
| 1.3.4 交通事故风险分析模型 |
| 1.3.5 既有研究评述 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第二章 重型货车驾驶行为定义及其表征结构研究 |
| 2.1 驾驶行为定义及研究范围界定 |
| 2.1.1 驾驶行为概念界定 |
| 2.1.2 驾驶行为分类及研究范围 |
| 2.2 驾驶行为的形成分析 |
| 2.3 重型货车交通事故特征及其事故原因分布 |
| 2.3.1 交通事故特征与主要影响因素分析 |
| 2.3.2 事故原因分布 |
| 2.4 重型货车驾驶员交通心理分析 |
| 2.4.1 社会责任感 |
| 2.4.2 冒险心理 |
| 2.4.3 交通安全感 |
| 2.4.4 期望心理 |
| 2.5 重型货车交通事故成因及驾驶行为特征表征结构 |
| 2.5.1 事故成因分析 |
| 2.5.2 驾驶行为特征分析 |
| 2.5.3 重型货车驾驶行为表征结构 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 重型货车驾驶员驾驶行为体系量表构建研究 |
| 3.1 研究思路 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 研究思路 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 驾驶行为调查方法 |
| 3.2.2 因子分析法 |
| 3.3 重型货车驾驶员驾驶行为量表初始体系构建 |
| 3.4 问卷调查实施 |
| 3.4.1 调查目的与对象 |
| 3.4.2 调查样本量 |
| 3.4.3 调查过程 |
| 3.5 重型货车驾驶员驾驶行为体系构建 |
| 3.5.1 探索性因子分析 |
| 3.5.2 重型货车驾驶员驾驶行为量表结构 |
| 3.6 重型货车驾驶行为量表信度与效度检验 |
| 3.6.1 信效度及构建效度检验 |
| 3.6.2 关联效度分析 |
| 3.6.3 区分效度分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 重型货车驾驶员驾驶行为特征及影响因素路径整合模型研究 |
| 4.1 问题描述与研究思路 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 研究思路 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 多重对应分析 |
| 4.2.2 计划行为理论 |
| 4.2.3 结构方程模型 |
| 4.3 重型货车驾驶员样本描述性统计分析 |
| 4.4 重型货车驾驶员驾驶行为特性分析 |
| 4.4.1 不同驾驶行为与其态度、自我期望关系分析 |
| 4.4.2 不同驾驶行为与其人口学因素关系分析 |
| 4.4.3 不同驾驶行为与其驾驶经验关系分析 |
| 4.4.4 不同驾驶行为与驾驶休息时间关系分析 |
| 4.4.5 不同驾驶行为与经济压力关系分析 |
| 4.4.6 不同驾驶行为与交通事故关系分析 |
| 4.5 重型货车驾驶员驾驶行为影响因素路径整合模型 |
| 4.5.1 模型构建 |
| 4.5.2 影响因素路径构建 |
| 4.5.3 适配度分析 |
| 4.6 影响因素路径关系分析 |
| 4.6.1 各变量间的相互关系分析 |
| 4.6.2 各变量间的影响程度分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于驾驶行为量表的重型货车驾驶员驾驶行为安全评价模型研究 |
| 5.1 研究问题与思路 |
| 5.1.1 研究问题 |
| 5.1.2 研究思路 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 TOPSIS评价法 |
| 5.2.2 灰色综合评价法 |
| 5.3 评价指标体系构建 |
| 5.4 指标权重确定分析 |
| 5.4.1 主成分分析法在指标层应用 |
| 5.4.2 熵值法在要素层应用 |
| 5.5 基于灰色关联度-TOPSIS评价方法 |
| 5.6 不同群体重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价 |
| 5.6.1 是否发生过交通事故的重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价 |
| 5.6.2 不同年龄段的驾驶员驾驶行为安全水平评价 |
| 5.6.3 不同平均每天睡眠时间的重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价 |
| 5.6.4 不同车辆所有权的重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价 |
| 5.6.5 不同月收入的重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 重型货车驾驶员交通事故风险预测模型研究 |
| 6.1 研究问题与思路 |
| 6.1.1 研究问题 |
| 6.1.2 研究思路 |
| 6.2 研究方法 |
| 6.2.1 多重线性回归分析 |
| 6.2.2 二元logisitic回归模型 |
| 6.2.3 模型检验 |
| 6.3 数据特征及变量选取分析 |
| 6.3.1 数据特征分析 |
| 6.3.2 构建预测模型的数据预分析 |
| 6.4 重型货车交通事故风险预测模型构建 |
| 6.4.1 模型构建 |
| 6.4.2 实现过程 |
| 6.4.3 预测模型检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 重型货车交通事故影响因素分析及其预防措施建议 |
| 7.1 重型货车驾驶员疲劳因素 |
| 7.1.1 平均每天睡眠时间 |
| 7.1.2 行车时间段 |
| 7.2 经营模式因素 |
| 7.3 不同驾驶行为因素分析 |
| 7.3.1 积极驾驶行为 |
| 7.3.2 一般违规驾驶行为 |
| 7.4 个体属性因素 |
| 7.4.1 年龄因素 |
| 7.4.2 月收入因素 |
| 7.5 其他驾驶行为及交叉因素 |
| 7.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 主要结论 |
| 主要创新点 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 参与的主要科研项目 |
| 致谢 |
| 附录 重型货车驾驶员驾驶行为调查表 |
（10）V型海底隧道交通事故影响因素及风险评估模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 海底隧道交通事故分布特征 |
| 2.1 海底隧道交通事故现状 |
| 2.2 交通事故的时间分布特征 |
| 2.3 交通事故的空间分布特征 |
| 2.4 交通事故的形态分布特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 海底隧道交通事故影响因素与风险评估指标体系 |
| 3.1 海底隧道交通事故影响因素分析 |
| 3.1.1 驾驶人因素分析 |
| 3.1.2 道路因素分析 |
| 3.1.3 车辆因素分析 |
| 3.1.4 环境因素分析 |
| 3.1.5 管理因素分析 |
| 3.1.6 海底隧道交通事故影响因素总结 |
| 3.2 海底隧道交通事故风险评估指标体系 |
| 3.2.1 初级风险评估指标体系建立 |
| 3.2.2 最终风险评估指标体系的建立 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 海底隧道交通事故风险评估模型 |
| 4.1 海底隧道交通事故风险演化网络 |
| 4.1.1 时间-状态分析法 |
| 4.1.2 海底隧道交通事故风险演化网络 |
| 4.2 海底隧道交通事故风险因素与其耦合作用 |
| 4.2.1 海底隧道交通事故风险因素 |
| 4.2.2 交通事故风险因素耦合作用 |
| 4.3 海底隧道交通事故风险耦合度的计算 |
| 4.3.1 基于突变理论的海底隧道交通事故风险耦合度计算模型 |
| 4.3.2 基于平均互信息理论的多风险因素耦合度测度模型 |
| 4.4 基于尖点突变的海底隧道交通风险演化分析 |
| 4.4.1 海底隧道交通系统状态分析 |
| 4.4.2 风险演化过程分析 |
| 4.5 海底隧道交通事故风险评估模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 海底隧道交通事故风险状态仿真 |
| 5.1 海底隧道交通事故风险状态仿真模型构建 |
| 5.2 海底隧道交通事故风险状态仿真模型验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 海底隧道交通事故预防措施 |
| 6.1 人的因素方面的预防措施 |
| 6.2 物的因素方面的预防措施 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录1 V型海底隧道风险因素识别专家调查问卷 |
| 附录2 海底隧道交通事故风险状态仿真模型代码 |
| 2.1 基于突变理论的海底隧道交通事故风险耦合度计算模型代码 |
| 2.2 基于平均互信息理论的多风险因素耦合度测度模型代码 |
| 2.3 海底隧道交通系统突变结构仿真模型代码 |
四、公路管理与交通事故的预防（论文参考文献）
- [1]重庆市高速公路交通事故应急管理问题及对策研究[D]. 陈超. 西南大学, 2021
- [2]考虑不同时间交通流特征的高速公路实时事故风险分析与预测研究[D]. 殷月秀. 北京交通大学, 2021(02)
- [3]基于交通事故防控的FFS高速公路公司安全管理研究[D]. 徐茂. 重庆工商大学, 2021(09)
- [4]吉林省国省干线交通事故成因分析及严重程度预测研究[D]. 刘天宇. 吉林大学, 2021(01)
- [5]重庆高速公路交通安全评价研究[D]. 刘晓. 重庆交通大学, 2021(02)
- [6]基于结构方程模型的山区公路安全影响因素分析[D]. 吴子锐. 长安大学, 2021
- [7]基于深度数据分析的追尾事故致因与避撞驾驶行为研究[D]. 杨兆. 东北林业大学, 2021(09)
- [8]城乡结合部公交车辆运行风险评价及其防控对策研究[D]. 凌浩晗. 昆明理工大学, 2021(01)
- [9]重型货车驾驶员驾驶行为特征及安全风险研究[D]. 韩万里. 长安大学, 2021(02)
- [10]V型海底隧道交通事故影响因素及风险评估模型研究[D]. 邢英. 青岛理工大学, 2020