区域高速公路网疲劳驾驶行为分布特征研究

发布时间：2017-06-02 15:28

  本文关键词：区域高速公路网疲劳驾驶行为分布特征研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国经济的不断发展及高速公路的不断建设，，高速公路的安全问题所造成的影响也越来越大，该类问题也是运营管理人员及公众关注的重点。行业内工作者及科研人员在交通事故起因、防范及应急处置方面也有较为全面及深入的研究。而作为高速公路事故主因之一，疲劳驾驶的成因、检测、影响等课题也一直是行业内从业人员及科研工作者不断研究探讨的重要课题。 目前关于疲劳驾驶检测研究采用与现有公路机电设备相独立的驾驶员生理特征检测系统进行单一驾驶员的疲劳检测。该类方法缺乏宏观分析且不能用于实际的运营管理实践当中，同时导致了高速公路运营管理过程中海量数据的浪费。本文依托于现有高速公路信息采集及管理系统，利用结构化分析方法对现有数据内容进行分析，根据大数据相关性分析原理及信息化数据处理方法对现有收费数据进行处理，最终获得区域高速公路网疲劳驾驶行为特征分布情况（包含单一车辆、路段、路线三层的疲劳特征），并基于实际的交通事故对疲劳特征与交通安全性的相关性进行分析，明确疲劳驾驶和交通事故的产生具有较高关联度。 此外，考虑到本文的数据分析方法的应用范围及现有数据采集、传输及处理流程，因此将结构化数据采集及分析方法和联网收费系统进行结构化整合，提出了一种基于联网收费系统的区域路网疲劳度分布分析应用系统结构。
【关键词】：疲劳驾驶 海量数据分析 收费数据 运营管理需求
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U491.25;U492.8
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-24
• 1.1 研究背景8-20
• 1.1.1 引言8
• 1.1.2 高速公路事故频发8-9
• 1.1.3 疲劳驾驶是重大交通事故主因之一9-10
• 1.1.4 营运车辆事故比重较大10-11
• 1.1.5 驾驶员致因分析11-14
• 1.1.6 疲劳致因及疲劳检测14-18
• 1.1.7 联网收费数据应用方法18-20
• 1.2 主要研究内容20-24
• 1.2.1 当前研究不足20
• 1.2.2 论文主要研究内容20-21
• 1.2.3 论文组织及结构21-24
• 第二章 收费数据预处理24-34
• 2.1 引言24
• 2.2 联网收费系统及已有数据可用性分析24-29
• 2.2.1 收费数据24-27
• 2.2.2 站名表及路网拓扑结构图27-29
• 2.3 收费数据获取及预处理29-32
• 2.3.1 数据逻辑错误处理29-30
• 2.3.2 类型杂乱30-31
• 2.3.3 记录重复31
• 2.3.4 数据不完整31
• 2.3.5 其他问题31
• 2.3.6 数据预处理方式31-32
• 2.4 数据备份方式32-33
• 2.5 本章小结33-34
• 第三章 疲劳路径初步判定34-39
• 3.1 引言34
• 3.2 疲劳判定阶梯算法34-35
• 3.3 判定行驶路线35-36
• 3.4 选取疲劳驾驶时间阈值36-37
• 3.5 判定疲劳路线长度阈值37
• 3.6 疲劳路径判定算法性能分析37-38
• 3.7 本章小结38-39
• 第四章 疲劳计算及疲劳分布特征分析39-73
• 4.1 引言39
• 4.2 计算思路39-40
• 4.3 某类车主流行驶时间计算40-42
• 4.4 各条路线的分车型行驶时间众数42-43
• 4.5 任意路线某类车应休息次数计算43
• 4.6 每辆车少休息次数计算43-44
• 4.7 每辆车疲劳行驶时间计算44-45
• 4.8 疲劳度及疲劳率计算45
• 4.9 路段疲劳特征计算45-47
• 4.10 疲劳驾驶行为分布特征展示47-68
• 4.10.1 单车辆疲劳特征47-49
• 4.10.2 分车型路线疲劳度49-56
• 4.10.3 分车型路线疲劳率56-64
• 4.10.4 分车型路段疲劳率64-68
• 4.11 路段疲劳特征与交通安全相关性68-71
• 4.12 本章小结71-73
• 第五章 路网特征影响因子分析及算法应用分析73-77
• 5.1 路网特征影响因子分析73-74
• 5.2 算法应用分析74-76
• 5.3 本章小结76-77
• 结论77-78
• 参考文献78-81
• 攻读学位期间取得的研究成果81-82
• 致谢82

【参考文献】

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1 毛U

本文编号：415757