一种道路行车安全风险预测预警指标体系的制作方法

[0001]
本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种道路行车安全风险预测预警指标体系。


技术实现要素：

[0002]
本发明的目的是针对现有技术中的不足，提供一种道路行车安全风险预测预警指标体系，以解决道路行车安全风险预测预警问题。
[0003]
道路行车安全风险预测预警系统旨在针对道路行车安全风险采用预警预控的方法，实现灾害的有效预防和灾后的及时救援，以减少道路灾害带来的经济与社会损失。建立高速公路灾害预警评价指标体系，是开展信息监测、预警分析的基础，也是高速公路灾害预警管理的前提，本发明作为道路行车安全风险预测预警系统的基础支撑和依据，对道路行车风险预测预警工作的开展意义重大。
[0004]
为实现上述目的，本发明公开了如下技术方案：
[0005]
一种道路行车安全风险预测预警指标分类方法，包括：道路环境监测指标、道路条件监测指标、交通条件监测指标、车辆条件监测指标、道路行车安全风险等级评价指标等。
[0006]
一种道路环境监测指标分类方法及标准，包括：气象条件、风、温度、湿度等。
[0007]
进一步的，所述气象条件包括阴、晴、雨、雪、雾等指标，其中雨又分为小雨、中雨、大雨；雪分为小雪、中雪、大雪；雾分为红色预警(能见度小于50米)、橙色预警(能见度大于50米小于200米)、黄色预警(能见度大于200米小于500米)。
[0008]
一种道路条件监测指标分类方法及标准，包括：地形条件、道路技术等级、隧道情况、桥梁情况、平曲线半径、纵坡、安全属性、路面附着系数等。
[0009]
进一步的，所述地形条件包括平原区、平原微丘、山岭重丘等指标；所述道路技术等级包括道路、一级公路、二级公路、三级公路、四级公路、等外公路等指标；所述隧道情况包括特长隧道(长度大于3公里)、长隧道(长度大于1公里小于3公里)、中长隧道(长度大于500米小于1公里)、短隧道(长度小于500米)等指标；所述桥梁情况包括特大桥(长度大于1公里)、大桥(长度大于100米小于1公里)、中桥(长度大于30米小于100米)、小桥(长度大于8米小于30米)等指标；所述平曲线半径包括小(小于100米)、中(大于100米小于400米)、大(大于400米小于1000米)等指标；所述安全属性包括是否事故黑点、是否多雾、是否凌冻等指标；所述路面附着系数包括小、中、大等指标。
[0010]
一种交通条件监测指标分类方法及标准，包括：交通饱和度。
[0011]
进一步的，所述交通饱和度指的是路段交通流量和该路段通行能力的比值(v/c)。
[0012]
一种车辆条件监测指标分类方法及标准，包括：货车比重、危险品运输车辆比重等。
[0013]
一种道路行车安全风险等级评价指标，包括i级、ii级、iii级、iv级、v级等。
[0014]
进一步的，i级风险代表的预警状态为红色预警，其发生频率为频繁发生，其发生的概率区间为【0.3，1)；ii级风险代表的预警状态为橙色预警，其发生频率为可能发生，其
发生的概率区间为【0.03，0.3)；iii级风险代表的预警状态为黄色预警，其发生频率为偶然发生，其发生的概率区间为【0.003，0.03)；iv级风险代表的预警状态为蓝色预警，其发生频率为难以发生，其发生的概率区间为【0.0003，0.003)；v级风险代表的预警状态为绿色预警，其发生频率为几乎不发生，其发生的概率区间为【0，0.0003)。
[0015]
本发明公开的一种道路行车安全风险预测预警指标体系，具有以下有益效果：
[0016]
1.对道路管理行为与交通现象进行监测、识别、诊断，对某些可能的错误行为或可能出现的交通失衡状态进行识别与警告，以此来规范道路管理系统的秩序。
[0017]
2.对交通管理失误或交通现象进行预控和纠错，依照报警系统所提供的有关信息，对道路交通的非正常波动进行主动的预防控制，促成道路交通在非均衡状态下的自我均衡。
[0018]
3.确定重点监测对象，对特定交通活动进行预测或迅速识别并提供有效对策，辅助进行科学决策。
附图说明
[0019]
图1～图4是本发明一种道路行车安全风险预测预警指标体系示意图。
具体实施方式
[0020]
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0021]
本发明的核心是提供一种道路行车安全风险预测预警指标体系，以解决道路行车安全风险预测预警问题。
[0022]
请参见图1～图4，图1～图4是本发明一种道路行车安全风险预测预警指标体系的示意图，令ri代表道路风险预警指标，则ri的值可由下式确定：
[0023]
ri＝∑
i
∑
j
t
i
t
ij
·
(∑
i
∑
j
v
i
v
ij
+∑
i
∑
j
r
i
r
ij
+∑
i
∑
j
e
i
e
ij
)
[0024]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ----
式(1)
[0025]
式中：
[0026]
v
ij
为车辆条件指标权重
[0027]
r
ij
为道路条件指标权重
[0028]
e
ij
为环境条件指标权重
[0029]
t
ij
为交通条件指标权重
[0030]
v
i
、r
i
、e
i
、t
i
为监测种类权重，可通过分析或由专家打分(delphi)法确定。其中i的取值范围为每种条件下考虑的监测指标的种类数，j的取值范围由每种监测指标下的指标个数决定。
[0031]
例如，假设根据事故数据分析及专家打分法所得的某段道路计算参数如下：道路环境条件指标及权重为中雪(0.3)、风力三级(0.1)；道路条件指标及权重为山岭重丘(0.6)、二级公路(0.1)、长隧道(0.3)、平曲线半径小(0.6)；交通条件为饱和度(0.3)；车辆条件为货车比重低(0.1)；气象条件、风力条件、地形条件、道路技术等级、隧道情况、平曲线
半径、交通饱和度、货车比重等监测种类的权重分别为0.8、0.3、0.6、0.5、0.3、0.7、1.0、0.4；则根据式(1)计算可得ri＝0.369。
[0032]
本实施例中在假定的最有利和最不利条件下根据式(1)计算所得的ri范围为【0，1.62】，利用常年观测资料和事故资料进行统计分析，可以获得ri和事故发生频率之间的关系，参照道路行车安全风险等级i级、ii级、iii级、iv级、v级所对应的事故发生频率，可确定各安全风险等级对应的ri取值范围。
[0033]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，而非对其限制；应当指出，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，其依然可以对上述各实施例所记载的技术方案进行修改，或对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改和替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。