营运客车运行风险评价及其防范对策研究
发布时间：2021-03-29 12:01
随着我国经济及道路运输业的迅速发展,客货物运输作为实现社会生产、分配、交换、消费等各个环节得以正常进行的重要手段,运输需求与运输量在近几年持续上涨,但随着车辆数量的增加,道路网日趋复杂,交通事故率也在逐年增长。其中营运车辆作为客、货运输的重要媒介,在实现高效便捷的客、货运输的同时,也随之引发了一系列日益突出的交通安全问题。营运客车虽保有量在所有车型中所占比例较小,但却因运量大、运行距离远、运行时间长,驾驶人在驾驶过程中易出现疲劳、超速驾驶等违法行为,存在较大的安全风险隐患。虽然由于车联网技术在道路运输安全管理中的广泛应用,目前大部分地域已实现了对营运客车的实时监控,可识别驾驶人超速、打电话等不良驾驶行为,但其只能实现对不良驾驶行为发生后的被动管理,同时无法对驾驶人做出因车辆性能、道路条件、天气等因素变化产生的行车风险进行“提前”预警,因此通过识别营运客车运行风险,制定风险防范对策,对提高营运客车运行安全水平具有重要意义。本文以识别营运客车运行风险要素,评价其运行风险并相应的制定其风险防范对策为研究目标。首先基于营运客车交通事故发生规律,分析其时空分布、事故形态等特征,根据行车的安全性,...
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：90 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
营运客车交通事故原始数据示例
营运客车运行风险评价及其防范对策研究61第五章应用及防范对策研究营运客车运行风险与人、车、路、环境、管理密切相关，而采取合理的安全改善措施和对策可以有效提高营运客车运行安全，减少事故的发生，降低事故严重程度。针对营运客车交通事故多发，安全管理存在缺陷等问题，采用风险指数评价方法识别营运客车运行风险要素，并以此为基础建立营运客车运行风险评价模糊神经网络模型，以实现营运客车风险评价，提前采取相应对策以提高营运客车运行安全，保护人民群众的人身财产安全。本章以云南省某运输集团营运客车监控平台数据为例，对营运客车运行风险评价模糊神经网络模型进行应用，并提出营运客车的安全管理措施与对策，提高营运客车运行安全性。5.1营运客车运行风险评价应用分析5.1.1云南省某运输集团营运客车运行情况本文从云南省某运输集团营运客车监控平台中选取丽江至昆明路线，自2018年4月1日至2018年4月30日监测8辆营运客车各项指标，监测时段为5:00~次日2:00(剔除高速公路长途客车禁行时段2:00~5:00)。采集8辆营运客车数据组，按1~8编号，记录其在30天内各评价指标数据，最后经统计得到在2018年4月的8组营运客车运行风险各指标数据。营运客车运输动态监控平台界面如图5.1所示。图5.1云南省某运输集团营运客车运输动态监控平台界面
昆明理工大学硕士学位论文62(1)人为因素风险评价指标数据采集1)驾驶员驾龄根据对8名驾驶员的驾龄调查，得到各驾驶员的驾龄统计，如表5.1所示。表5.1驾驶员驾龄统计驾驶员序号12345678驾驶员驾龄355647562)不良驾驶行为通过监测平台视频监控(如图5.2)，获取驾驶员出现不良驾驶行为次数，如表5.2所示。图5.2营运客车运行视频监控(驾驶员吃东西)表5.2驾驶员不良驾驶行为统计序号打电话收发短信吸烟吃喝东西寻找东西调控车载设备17637175628322210433101217402116025640132361001807791121318842018011
【参考文献】：
期刊论文
[1]高速公路雾区多气候耦合段概率风险分析[J]. 李晓雷,唐伯明,宋强辉. 西南交通大学学报. 2018(05)
[2]基于指数模型的危险货物道路运输风险评价与管理研究[J]. 陈跃,张玉玲. 公路交通科技. 2018(03)
[3]高原地质及气象环境下公路交通风险致因耦合分析[J]. 胡立伟,薛刚,李林育,王淼,佘天毅. 中国公路学报. 2018(01)
[4]基于耦合贝叶斯网络的桥隧过渡段交通系统风险评估模型[J]. 李贤钰,郭忠印,方勇,王璐,苏东兰. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2017(05)
[5]基于贝叶斯网络的危险化学品道路运输事故分析[J]. 朱婷,赵来军,王旭磊. 安全与环境学报. 2016(02)
[6]基于人-车-路协同的行车风险场概念、原理及建模[J]. 王建强,吴剑,李洋. 中国公路学报. 2016(01)
[7]基于车联网数据挖掘的营运车辆驾驶速度行为聚类研究[J]. 孙川,吴超仲,褚端峰,杜志刚,田飞. 交通运输系统工程与信息. 2015(06)
[8]城市快速路实时交通流运行安全主动风险评估[J]. 孙剑,孙杰. 同济大学学报(自然科学版). 2014(06)
[9]营运车辆重特大交通事故反馈控制关键问题研究[J]. 杨京帅,胡大伟,孙正一. 公路. 2013(04)
[10]基于模糊神经网络的边坡稳定性评价方法[J]. 李元松,陈文峰,李新平,田昌贵,夏进,郭运华. 武汉理工大学学报. 2013(01)
博士论文
[1]分心驾驶行为对交通安全影响机理与建模研究[D]. 张辉.北京交通大学 2018
[2]区域路网交通安全风险动态预警关键技术研究[D]. 赵学刚.长安大学 2010
硕士论文
[1]公路客运班线运营安全风险耦合分析及管理策略[D]. 韩佳琦.吉林大学 2017
[2]基于事故树分析的营运客车交通安全风险研究[D]. 朱守胜.长安大学 2016
[3]高速公路交通安全风险评价方法研究[D]. 钟锐.长安大学 2014
[4]载货汽车制动安全状态监测及预警系统[D]. 汪海正.吉林大学 2013
[5]基于自适应神经网络模糊推理系统的雾天高速公路车速控制研究[D]. 杨洁.吉林大学 2007
本文编号：3107511
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：90 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
营运客车交通事故原始数据示例
营运客车运行风险评价及其防范对策研究61第五章应用及防范对策研究营运客车运行风险与人、车、路、环境、管理密切相关，而采取合理的安全改善措施和对策可以有效提高营运客车运行安全，减少事故的发生，降低事故严重程度。针对营运客车交通事故多发，安全管理存在缺陷等问题，采用风险指数评价方法识别营运客车运行风险要素，并以此为基础建立营运客车运行风险评价模糊神经网络模型，以实现营运客车风险评价，提前采取相应对策以提高营运客车运行安全，保护人民群众的人身财产安全。本章以云南省某运输集团营运客车监控平台数据为例，对营运客车运行风险评价模糊神经网络模型进行应用，并提出营运客车的安全管理措施与对策，提高营运客车运行安全性。5.1营运客车运行风险评价应用分析5.1.1云南省某运输集团营运客车运行情况本文从云南省某运输集团营运客车监控平台中选取丽江至昆明路线，自2018年4月1日至2018年4月30日监测8辆营运客车各项指标，监测时段为5:00~次日2:00(剔除高速公路长途客车禁行时段2:00~5:00)。采集8辆营运客车数据组，按1~8编号，记录其在30天内各评价指标数据，最后经统计得到在2018年4月的8组营运客车运行风险各指标数据。营运客车运输动态监控平台界面如图5.1所示。图5.1云南省某运输集团营运客车运输动态监控平台界面
昆明理工大学硕士学位论文62(1)人为因素风险评价指标数据采集1)驾驶员驾龄根据对8名驾驶员的驾龄调查，得到各驾驶员的驾龄统计，如表5.1所示。表5.1驾驶员驾龄统计驾驶员序号12345678驾驶员驾龄355647562)不良驾驶行为通过监测平台视频监控(如图5.2)，获取驾驶员出现不良驾驶行为次数，如表5.2所示。图5.2营运客车运行视频监控(驾驶员吃东西)表5.2驾驶员不良驾驶行为统计序号打电话收发短信吸烟吃喝东西寻找东西调控车载设备17637175628322210433101217402116025640132361001807791121318842018011
【参考文献】：
期刊论文
[1]高速公路雾区多气候耦合段概率风险分析[J]. 李晓雷,唐伯明,宋强辉. 西南交通大学学报. 2018(05)
[2]基于指数模型的危险货物道路运输风险评价与管理研究[J]. 陈跃,张玉玲. 公路交通科技. 2018(03)
[3]高原地质及气象环境下公路交通风险致因耦合分析[J]. 胡立伟,薛刚,李林育,王淼,佘天毅. 中国公路学报. 2018(01)
[4]基于耦合贝叶斯网络的桥隧过渡段交通系统风险评估模型[J]. 李贤钰,郭忠印,方勇,王璐,苏东兰. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2017(05)
[5]基于贝叶斯网络的危险化学品道路运输事故分析[J]. 朱婷,赵来军,王旭磊. 安全与环境学报. 2016(02)
[6]基于人-车-路协同的行车风险场概念、原理及建模[J]. 王建强,吴剑,李洋. 中国公路学报. 2016(01)
[7]基于车联网数据挖掘的营运车辆驾驶速度行为聚类研究[J]. 孙川,吴超仲,褚端峰,杜志刚,田飞. 交通运输系统工程与信息. 2015(06)
[8]城市快速路实时交通流运行安全主动风险评估[J]. 孙剑,孙杰. 同济大学学报(自然科学版). 2014(06)
[9]营运车辆重特大交通事故反馈控制关键问题研究[J]. 杨京帅,胡大伟,孙正一. 公路. 2013(04)
[10]基于模糊神经网络的边坡稳定性评价方法[J]. 李元松,陈文峰,李新平,田昌贵,夏进,郭运华. 武汉理工大学学报. 2013(01)
博士论文
[1]分心驾驶行为对交通安全影响机理与建模研究[D]. 张辉.北京交通大学 2018
[2]区域路网交通安全风险动态预警关键技术研究[D]. 赵学刚.长安大学 2010
硕士论文
[1]公路客运班线运营安全风险耦合分析及管理策略[D]. 韩佳琦.吉林大学 2017
[2]基于事故树分析的营运客车交通安全风险研究[D]. 朱守胜.长安大学 2016
[3]高速公路交通安全风险评价方法研究[D]. 钟锐.长安大学 2014
[4]载货汽车制动安全状态监测及预警系统[D]. 汪海正.吉林大学 2013
[5]基于自适应神经网络模糊推理系统的雾天高速公路车速控制研究[D]. 杨洁.吉林大学 2007
本文编号：3107511
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3107511.html
