考虑空间溢出效应和事故漏报特性的高速公路交通安全综合评价研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71801095
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0116.交通运输管理
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Crash prediction models based on historical crash data, are the prevalent methods for the quantitative evaluation on roadway safety. However, it is short of systematic modeling crash frequencies by injury severity and crash type in extant freeway crash prediction models. The interactive effects of the observed factors between adjacent freeway segments, are rarely investigated. Moreover, the crash underreporting issue is seldom taken into account in crash frequency modeling..To deeply explore the occurrence mechanism of freeway crashes and to accurately evaluate the safety performance of freeways, this project will investigate the underlying relationship between crash frequency by injury severity & crash type and the roadway, traffic, and environmental attributes of themselves and adjacent roadway segments. A novel crash prediction model will be proposed, on the basis of emerging multivariate spatio-temporal modeling technique and with consideration of spatial spillover effects and crash underreporting characteristic, for the comprehensive evaluation on freeway crash risk, injury severity and crash type. Based on the proposed crash prediction model, the methods for hotspot ranking and safety effects estimation on candidate countermeasures or planning schedules will be designed. The methods and tools are expected to provide new technical supports for prioritizing safety management, design, or planning projects on freeways in practice.
基于历史事故数据的事故预测模型是计量评价道路交通安全的主流方法。现有高速公路事故预测模型缺乏系统性的针对不同事故伤亡程度和事故类型的多元建模方法,鲜有考虑相邻路段安全因素对路段安全水平的交互影响(即空间溢出效应),以及从模型预测方面对事故漏报问题的数据修补技术。.本项目以深入探究高速公路事故发生机理、科学评价高速公路交通安全水平为目标,拟将事故频次按照伤亡程度、事故类型等多重指标进行划分,探索自身路段及相邻路段的道路、交通、环境属性与特定类别事故频次间的内在关联;在新兴的多元时空模型基础上,融入对空间溢出效应和事故漏报特性的考量,实现对高速公路事故风险、伤亡程度和事故类型的综合评价。应用层面上,开发高速公路黑点识别方法、安全改进措施和规划方案预期效应评估技术,为高速公路交通安全管理、设计和规划方案的制定提供技术支持和实践指导。

结项摘要

为了构建本质安全的高速公路交通运输系统,本项目针对高速公路交通事故机理解析和交通安全综合评价展开了深入研究:基于数据融合技术,建立了高速公路交通事故综合分析数据集,涵盖了事故及关联的人、车、路、交通、气象、救援等信息;建立了高速公路事故等级和伤亡程度预测的贝叶斯空间广义有序Logit和Probit模型,解析了发生地点相邻的事故在其等级和伤亡程度上的相关性,量化了车主类型、车辆类型、道路设计参数、交通量和交通构成、实时气象要素和事故救援到达时长等因素对事故等级和伤亡程度的影响;探索了交通事故漏报的形成机理、道路设计参数的空间溢出效应、道路参数和气象要素对事故风险的交互作用,并将其融入到高速公路路段事故频次预测的贝叶斯时空交互模型中,提高了模型的拟合、预测性能以及参数估计的精准度,修正了道路、交通和气象因素对交通事故的影响因子;在贝叶斯多变量时空建模体系下,对高速公路事故频次、事故等级和事故类型展开了联合建模,量化了道路、交通和气象因素对各等级和类型的事故频次的影响。根据上述事故预测模型和分析结果,形成了高速公路交通安全综合评价指标,提出了相应的交通安全改善对策,并构建了高速公路事故黑点判别方法。研究成果为高速公路相关部门进行交通安全管理、设计等工程实践工作提供了重要的理论依据和技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Revisiting spatial correlation in crash injury severity: a Bayesian generalized ordered probit model with Leroux conditional autoregressive prior
重新审视碰撞伤害严重程度的空间相关性:具有勒鲁条件自回归先验的贝叶斯广义有序概率模型
  • DOI:
    10.1080/23249935.2021.1922536
  • 发表时间:
    2021-05
  • 期刊:
    Transportmetrica A: Transport Science
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zeng Qiang;Wang Qianfang;Wang Fangzhou;Sze N. N.
  • 通讯作者:
    Sze N. N.
高速公路单车事故等级的影响因素分析
  • DOI:
    10.12141/j.issn.1000-565x.200699
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    华南理工大学学报. 自然科学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    温惠英;张璇;曾强
  • 通讯作者:
    曾强
Effect of Music Listening on Physiological Condition, Mental Workload, and Driving Performance with Consideration of Driver Temperament
考虑驾驶员气质的音乐听对生理状况、精神负荷和驾驶表现的影响
  • DOI:
    10.3390/ijerph16152766
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    International Journal of Environmental Research and Public Health
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wen Huiying;Sze N N;Zeng Qiang;Hu Sangen
  • 通讯作者:
    Hu Sangen
基于贝叶斯时空建模的高速公路事故黑点判别
  • DOI:
    10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.06.012
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    交通信息与安全
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾强;苏绮琪;郑嘉仪;张璇
  • 通讯作者:
    张璇
Analyzing freeway crash severity using a Bayesian spatial generalized ordered logit model with conditional autoregressive priors
使用具有条件自回归先验的贝叶斯空间广义有序 Logit 模型分析高速公路碰撞严重程度
  • DOI:
    10.1016/j.aap.2019.02.029
  • 发表时间:
    2019-06-01
  • 期刊:
    ACCIDENT ANALYSIS AND PREVENTION
  • 影响因子:
    5.9
  • 作者:
    Zeng, Qiang;Gu, Weihua;Hao, Wei
  • 通讯作者:
    Hao, Wei

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其他文献

X射线透射成像技术原位追踪混凝土吸水过程
  • DOI:
    10.3785/j.issn.1008-973x.2021.04.015
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    浙江大学学报. 工学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王小虎;吉克尼都;陈珊;祁宇轩;彭宇;曾强
  • 通讯作者:
    曾强
氟对甲状腺细胞凋亡的影响及其机制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    中华预防医学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾强;崔玉山;张磊;符刚;侯常春;赵亮;王爱国;刘洪亮
  • 通讯作者:
    刘洪亮
不同牛皮蓝革工艺中典型无机污染物产污系数对比研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    皮革科学与工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马宏瑞;吴仲蓬;杨其军;曾强
  • 通讯作者:
    曾强
天津市职业性噪声暴露人群健康状况及其影响因素
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    公共卫生与预防医学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘静;曾强;李梅莉;张明;杨雪莹;王欣;李培
  • 通讯作者:
    李培
长期摄入过量氟对大鼠甲状腺形态和功能的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    环境卫生学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘洪亮;于林玉;崔玉山;曾强;赵亮;侯常春;王爱国
  • 通讯作者:
    王爱国

其他文献

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曾强的其他基金

基于电化学的木质素联合氧化定向解聚过程与机制
  • 批准号:
    22378142
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
电化学氧化木质素选择性解聚过程与机制研究
  • 批准号:
    21975082
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    66 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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