【摘 要】
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为了精准有效地进行交通事故预防预警,基于车辆OBD驾驶行为数据及信息熵理论,提出了城市道路交通安全风险预估方法.首先,分析异常驾驶行为高发位置与道路交通事故发生位置的
【机 构】
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山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室,重庆400074;重庆交通大学交通运输学院,重庆400074;重庆市城市交通大数据工程技术研究中心,重庆,400020
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为了精准有效地进行交通事故预防预警,基于车辆OBD驾驶行为数据及信息熵理论,提出了城市道路交通安全风险预估方法.首先,分析异常驾驶行为高发位置与道路交通事故发生位置的关联性;其次,构建以道路交通安全熵为一级指标,急加速率、急减速率、急转弯率、超速率、高速空挡滑行率为二级指标的道路交通安全风险预估指标体系,提出了基于改进熵权法的道路交通安全熵计算方法;然后,基于密度聚类、K-means聚类提出了道路交通安全风险等级数确定方法,并基于K-means聚类建立了风险等级阈值计算方法.研究结果表明:异常驾驶行为高发位置与交通事故发生位置具有一致性;通过对log对数底数选择优化、二级指标零值处理、指标权重分段计算3个步骤改进的熵权法,可弥补log对数函数无法计算零值指标熵值的缺陷,避免指标权重为负、指标熵值与权重反映信息不一致的现象;两步聚类避免了孤立数据点对安全风险等级划分的影响.以重庆市4条城市道路(总长约38 km)进行实例验证后得出,道路交通安全熵与交通事故表征的道路交通安全状态趋势一致;道路交通安全风险等级可划分为高、低风险2级,道路交通安全熵优化阈值为0.042,最后,风险等级划分准确率为87.88％.研究成果可为道路交通安全风险点辨识、交通事故预防预警提供有效的技术支持.
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