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基于聚类分析的重型载货车辆长大下坡路段交通事故分析
  • ISSN号:1000-7857
  • 期刊名称:《科技导报》
  • 时间:0
  • 分类:U491.31[交通运输工程—交通运输规划与管理;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]武汉理工大学智能交通系统研究中心,武汉430063, [2]武汉理工大学水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心,武汉430063
  • 相关基金:国家科技支撑计划(2014BAG01B03);国家自然科学基金项目(51105286);中央高校基本科研业务费专项(2014-IV-137);北京市重点实验室开放基金项目(KFJJ-201401);同济大学道路与交通工程教育部重点实验室开放基金项目(K201301);交通运输部科技计划项目(2014364223150)
中文摘要:

长大下坡路段是重型载货车多发事故区域。当前针对重型载货车发生事故的研究大都集中在车辆超速方面,忽略了车型、天气、驾驶人特性等因素。本文通过分析云南罗富高速公路某长大下坡路段在2012年内的重型载货车事故数据,研究车型、天气、驾驶人特性等因素对重型载货车事故的影响。统计分析了不同因素影响下重型货车在长大下坡路段发生事故数的分布规律;然后利用K均值聚类算法,依据不同因素造成的事故严重程度(事故量、受伤人数、死亡人数),将所有的因素分为3类。研究结果显示,外地车辆、六轴车和在00:00—07:59时段发生交通事故的严重程度最重,而有雾、有雨和低温对事故的影响很小。

英文摘要:

Long downgrade road sections are dangerous parts for heavy-duty truck accidents. Most of current researches on heavy-duty truck accidents are focused on the speeding of truck, which ignore other factors(weather, vehicle types, driver attribute, etc.). Through analysis of accident data in long downgrade sections of Luofu Freeway in Yunnan Province, the effects of weather, vehicle types, driver attribute, etc. on heavy-duty truck accidents are studied in this paper. First, descriptive statistical analysis method is used to study the accident distribution of different factors. Then using K-mean clustering method, the factors are divided into three clusters based on their effects on accident severity(accident number, occupant injuries, and deaths). The study results show that non-local trucks, 6-axle trucks and 00∶00-07∶59 are the most important factors on accident severity in long downgrade road sections; fog, rain and low temperature have little effects on accidents in long downgrade road sections. The study results may be used as a reference basis to improve heavy-duty truck transportation safety in long downgrade road sections.

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期刊信息
  • 《科技导报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术协会
  • 主编:项昌乐
  • 地址:北京市海淀区学院南路86号科技导报社
  • 邮编:100081
  • 邮箱:kjdbbjb@cast.org.cn
  • 电话:010-62138113
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7857
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1421/N
  • 邮发代号:2-872
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,美国乌利希期刊指南,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24858