福建山区高速公路隧道行车安全研究

发布时间：2017-10-12 11:37

  本文关键词：福建山区高速公路隧道行车安全研究

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【摘要】：摘要：随着国民经济的不断发展,我国的交通事业保持了较好的发展势头,其中隧道的建设发展也较为迅速,但随之而来的隧道行车安全问题也引起了广泛的关注。目前,我国在山区高速公路隧道行车安全方面的研究还较少。 本文在国内外研究的基础上,以福建山区高速公路隧道作为研究对象,并主要从行车安全的角度,确定了驾驶员特性、交通流特性、隧道环境、交通设施、不良天气等5个方面影响因素的具体内容。 隧道入口段是公路隧道的一个特殊区段,发生在其上的交通事故比例高达30%,研究入口段的行车安全有着重要的意义。鉴于此,本文首次引入了FDE的概念,提出路段评价指标NF,并利用仿真软件VISSIM的二次开发功能,对隧道入口段的行车安全进行探讨研究,得到了福建山区高速公路隧道入口段的行车安全性随交通量、大车比例的变化情况这一研究成果。 利用福建省山区2006-2013年发生在高速公路隧道上的交通事故进行统计分析,得到了福建山区高速公路隧道交通事故分布的一般特征。并通过BP人工神经网络,建立公路隧道交通事故严重程度的预测模型,同时进行相关影响因素的灵敏度分析。 通过对山区高速公路隧道的行车安全进行全面地分析研究,对现状的山区高速公路隧道行车安全状况有了明确的定位,进而提出针对性的改善措施,主要包括交通流、驾驶员、交通设施、隧道环境、其他影响因素5方面的预防对策。 从行车安全的角度,建立了一套相对合理的行车安全评价体系,并利用层次-模糊数学的评价方法,建立起了福建山区高速公路隧道行车安全状况的综合评价模型。以福银高速-美菰林隧道作为实例进行分析,利用本文的评价体系进行评价分析,最后利用路段评价指标NF的研究成果来做横向检验,并提出相应的改善措施。
【关键词】：山区高速 VISSIM BP神经网络 灵敏度分析 层次-模糊数学
【学位授予单位】：福建农林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U458;U492.84
【目录】：

• 摘要8-9
• Abstract9-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 研究目的和意义13-14
• 1.3 国内外研究现状14-16
• 1.3.1 国外研究现状14
• 1.3.2 国内研究现状14-16
• 1.4 论文框架结构16-17
• 1.4.1 研究内容16-17
• 1.4.2 技术路线17
• 1.5 论文的创新点17-19
• 2 山区高速公路隧道行车安全的影响因素分析19-31
• 2.1 交通流特性分析19-22
• 2.1.1 交通量特性19
• 2.1.2 行车车速19-21
• 2.1.3 车流密度21
• 2.1.4 车头时距21-22
• 2.1.5 车型比例22
• 2.2 驾驶员特性分析22-24
• 2.2.1 驾驶员视觉特性23-24
• 2.2.2 生理心理的特性24
• 2.3 交通设施的分析24-26
• 2.3.1 隧道路面状况24-25
• 2.3.2 隧道平面线形25
• 2.3.3 隧道纵面线形25-26
• 2.4 隧道环境的分析26-28
• 2.4.1 隧道通风26-27
• 2.4.2 隧道照明27
• 2.4.3 隧道噪声27-28
• 2.5 其他影响因素分析28-30
• 2.5.1 不良天气的影响28-30
• 2.5.2 超载情况的影响30
• 2.6 本章小结30-31
• 3 基于VISSIM的山区隧道入口段行车安全分析31-44
• 3.1 VISSIM仿真软件原理介绍31-34
• 3.1.1 VISSIM仿真机理31-32
• 3.1.2 VISSIM跟车模型32-34
• 3.2 隧道行车安全评价指标NF34-35
• 3.2.1 等效跟驰距离FDE参数标定34-35
• 3.2.2 路段行车安全评价指标NF35
• 3.3 隧道入口段交通仿真模型建立35-39
• 3.3.1 模型基本参数设置35-37
• 3.3.2 交通量、车型构成37-38
• 3.3.3 基于VISSIM的隧道入口段行车模型38-39
• 3.4 隧道入口段交通仿真结果分析39-43
• 3.4.1 隧道入口段行车安全性的分类变化情况分析39-40
• 3.4.2 隧道入口段(基于Mi段)行车安全性分析40-43
• 3.5 本章小结43-44
• 4 山区高速公路隧道事故特征分析44-57
• 4.1 山区高速公路隧道交通事故分布特征44-51
• 4.1.1 时间分布特征44-47
• 4.1.2 空间分布特征47-48
• 4.1.3 形态分布特征48-49
• 4.1.4 其他分布特征49-51
• 4.2 BP人工神经网络的原理介绍51
• 4.3 公路隧道交通事故严重程度预测模型51-56
• 4.3.1 输入变量分析52
• 4.3.2 输出变量分析52
• 4.3.3 神经元个数的确定52-54
• 4.3.4 网络的训练54-55
• 4.3.5 灵敏度分析55-56
• 4.4 本章小结56-57
• 5 山区高速公路隧道行车安全评价57-70
• 5.1 山区高速公路隧道行车安全评价问题分析57-58
• 5.2 高速公路隧道行车安全评价指标体系建立58-65
• 5.2.1 评价指标体系建立的原则58
• 5.2.2 评价指标体系的相关建立58-63
• 5.2.3 评价指标计算及评价标准63-64
• 5.2.4 评价指标的权重确定方法64-65
• 5.3 山区高速公路隧道行车安全评价方法研究65-69
• 5.4 本章小结69-70
• 6 山区高速公路隧道行车安全预防对策70-74
• 6.1 各影响因素的预防对策70-72
• 6.1.1 交通流方面的预防对策70
• 6.1.2 驾驶员方面的预防对策70-71
• 6.1.3 交通设施方面的预防对策71
• 6.1.4 隧道环境方面的预防对策71-72
• 6.1.5 其他影响因素的预防对策72
• 6.2 交通智能控制方面的措施72-73
• 6.3 隧道运营管理的改善措施73
• 6.4 本章小结73-74
• 7 实例应用74-83
• 7.1 福银高速-美菰林隧道的工程概况74
• 7.2 美菰林隧道的行车安全状况评价74-82
• 7.2.1 评价指标值的处理及权重的确定75-80
• 7.2.2 美菰林隧道行车安全的综合评价80-81
• 7.2.2.1 构建模糊评判矩阵80
• 7.2.2.2 综合模糊评价80-81
• 7.2.3 美菰林隧道行车安全评价结果分析81-82
• 7.3 美菰林隧道的改善措施对策82
• 7.4 本章小结82-83
• 8 总结和展望83-86
• 8.1 主要结论83-84
• 8.2 主要创新84
• 8.3 讨论与展望84-86
• 参考文献86-89
• 附录189-93
• 附录293-95
• 致谢95

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 闫治国,朱合华,何利英;欧洲隧道防火计划(UPTUN)介绍及启示[J];地下空间;2004年02期

2 潘艳荣,翟长旭,朱顺应;基于灰色聚类理论和人工神经网络技术的道路交通安全评价[J];重庆交通学院学报;2005年02期

3 杜立平;;基于Origin的隧道入口运行车速计算模型的探讨[J];城市道桥与防洪;2010年05期

4 丁艺;应用模糊评判法评价高速公路交通安全[J];福建林学院学报;2001年02期

5 王吉双;张玉斌;;隧道内交通事故原因分析及处治对策[J];公路交通科技(应用技术版);2009年07期

6 王少飞;林志;陈建忠;邓欣;;山区高速公路隧道交通安全问题探讨[J];公路交通技术;2009年06期

7 刘艳霞;孙云霞;张亚平;;黑龙江省不良天气与交通事故关系研究[J];黑龙江交通科技;2010年10期

8 陈太聪,韩大建,苏成;参数灵敏度分析的神经网络方法及其工程应用[J];计算力学学报;2004年06期

9 戴忧华;郭忠印;孔令旗;赵庆鑫;宋晓莉;;城市道路施工交通安全评价研究[J];交通信息与安全;2009年04期

10 陈胜晶;;福建省登陆台风分布及与暴雨关系分析[J];水利科技;2010年01期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 戴学臻;公路隧道运营安全评价及管理系统开发研究[D];长安大学;2010年

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