基于攻防树原理的城市道路公共交通系统运行风险评估
发布时间：2022-04-19 19:00
随着我国经济的不断发展,交通成为人民生活中必不可少的元素,为了实现人民群众的便捷出行,城市道路公共交通行业也在不断进步。由于城市道路公共交通具有载客量大、运行环境复杂等特点,一旦发生事故可能会对车内乘客及其他交通参与者造成生命危险。因此,辨识城市道路公共交通在运行过程中存在的风险,科学全面的评估城市道路公共交通安全状况,对减少伤亡事故的发生、改善公共交通行业的安全管理水平和保证城市道路公共交通在城市中安全运行都具有十分重要的意义。本文以城市道路公共交通运行的一条班线为研究对象,从安全管理的角度出发,对其安全运行情况进行风险评估研究,具体内容如下:（1）基于事故数据分析城市道路公共交通事故的整体变化趋势、形态特征、时间及空间分布特征,以系统工程为依据,从影响城市道路公共交通事故的人、车、道路、环境四个方面进行分析,识别城市道路公共交通安全运行的风险因素。（2）根据风险因素辨识的结果,结合城市道路公共交通的运行特点,从系统的角度出发,设计了人、车、环境、道路四个一级指标及十八个二级指标的城市道路公共交通的风险评估指标体系,并识别城市道路公共交通企业采取的风险减缓措施,构建安全管理措施的绩效...
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
近五年我国道路交通事故数Fig.1.1ThenumberofroadtrafficaccidentsinChinainthepastfiveyears
1绪论11绪论1.1研究目的和意义随着我国经济水平的迅速发展，为了适应居民的出行及货物的流通需求，道路交通运输行业发生了巨大的变化。近几年来，我国公路总里程不断增加，截止2017年底，我国公路总里程约为477.35万公里，公路密度约为49.72公里/百平方公里，较去年同一时期分别增加了7.82万公里和0.81公里/百平方公里[1]。然而，道路交通运输行业在提供高效、快捷、便民服务的同时，也引发了交通事故等影响居民生命安全的社会问题，根据中华人民共和国公安部交通管理部门公布的交通事故统计数据显示，从2013年至2017年五年间[2]，我国交通事故总数和死亡人数统计结果如图1.1和1.2所示。图1.1近五年我国道路交通事故数Fig.1.1ThenumberofroadtrafficaccidentsinChinainthepastfiveyears图1.2近五年我国道路交通事故死亡人数Fig.1.2ThenumberofroadtrafficaccidentdeathsinChinainthepastfiveyears
重庆大学硕士学位论文14图2.1城市道路公共交通事故死亡率Fig.2.1Roadbusaccidentmortality2.2.1城市道路公共交通事故整体变化趋势事故整体变化趋势是指事故发生数目随年度变化的趋势，如图2.2所示，可以看出，我国城市道路公共交通一般及以上交通事故频数整体呈现上升的趋势。而图2.3表明，因城市道路公共交通事故致死的人数并没有十分显著的变化规律。值得一提的是，2006年之前可收集的一般及以上的城市道路公共交通事故数目明显要小于其他时期，但事故致死人数却多于其他任何时期，这是由于在此期间发生过城市道路公共交通坠落事故，导致车内乘客全部死亡。城市道路公共交通系统具有载客量大的特点，一旦发生事故，若处理不当，很有可能造成整车人员死亡，造成巨大的损失。图2.2城市道路公共交通事故整体变化趋势图2.3城市道路公共交通事故死亡人数Fig.2.2TheoveralltrendofbusaccidentsFig.2.3Busaccidentdeaths
【参考文献】：
期刊论文
[1]常规公交风险的SEM与Bayesian Network组合评估方法研究[J]. 宗芳,于萍,吴挺,陈相茹. 交通信息与安全. 2018(04)
[2]一种基于层次分析法的攻防树模型[J]. 费禹,蒋文保. 中国科技论文. 2018(14)
[3]基于AHP和攻防树的SCADA系统安全脆弱性评估[J]. 黄慧萍,肖世德,梁红琴. 控制工程. 2018(06)
[4]基于改进TOPSIS法的区域道路交通安全评价[J]. 刘丹,裴虹,程灵希,魏永长. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2018(02)
[5]基于变权TOPSIS法的城市道路交通安全评价[J]. 芦威. 科学技术创新. 2018(03)
[6]基于灰色关联及模糊综合评价法的道路交通安全风险评价[J]. 黄晓丽,刘耀龙,段锦,张华明. 数学的实践与认识. 2017(07)
[7]基于攻防行为树的网络安全态势分析[J]. 付钰,俞艺涵,陈永强,周学广. 工程科学与技术. 2017(02)
[8]基于攻防树的APT风险分析方法[J]. 孙文君,苏旸. 计算机应用研究. 2018(02)
[9]基于神经网络的山岭重丘区高速公路事故预测模型[J]. 孟祥海,覃薇,邓晓庆. 公路交通科技. 2016(03)
[10]基于事故树的道路交通安全风险研究[J]. 秦佳佳,刘振奎,刘嘉宝. 价值工程. 2015(16)
博士论文
[1]重特大道路交通事故风险评估及防治对策研究[D]. 蔡晓男.上海交通大学 2016
[2]高等级公路交通安全综合评价及多元事故预测模型研究[D]. 刘兆惠.吉林大学 2007
硕士论文
[1]基于灰色关联度的道路交通事故组合预测方法研究[D]. 刘香云.北京交通大学 2015
[2]气象条件对道路交通事故的影响分析[D]. 夏敏洁.南京信息工程大学 2014
[3]河北省道路交通事故灰色预测模型的构建与应用[D]. 陈英.河北科技大学 2014
[4]城市道路交叉口事故预测模型及算法研究[D]. 孙立云.北京交通大学 2011
[5]驾驶人潜在危险预知能力评估研究[D]. 晏国强.长安大学 2011
[6]城镇道路交通安全评价体系建立与实践[D]. 颜桃为.南京林业大学 2011
[7]城市公交安全管理及评价研究[D]. 南爱强.长安大学 2007
[8]城市道路交通安全的风险评价[D]. 孙慧芝.山东科技大学 2006
[9]基于BP人工神经网络的道路安全评价研究[D]. 张巍.长安大学 2006
本文编号：3646455
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
近五年我国道路交通事故数Fig.1.1ThenumberofroadtrafficaccidentsinChinainthepastfiveyears
1绪论11绪论1.1研究目的和意义随着我国经济水平的迅速发展，为了适应居民的出行及货物的流通需求，道路交通运输行业发生了巨大的变化。近几年来，我国公路总里程不断增加，截止2017年底，我国公路总里程约为477.35万公里，公路密度约为49.72公里/百平方公里，较去年同一时期分别增加了7.82万公里和0.81公里/百平方公里[1]。然而，道路交通运输行业在提供高效、快捷、便民服务的同时，也引发了交通事故等影响居民生命安全的社会问题，根据中华人民共和国公安部交通管理部门公布的交通事故统计数据显示，从2013年至2017年五年间[2]，我国交通事故总数和死亡人数统计结果如图1.1和1.2所示。图1.1近五年我国道路交通事故数Fig.1.1ThenumberofroadtrafficaccidentsinChinainthepastfiveyears图1.2近五年我国道路交通事故死亡人数Fig.1.2ThenumberofroadtrafficaccidentdeathsinChinainthepastfiveyears
重庆大学硕士学位论文14图2.1城市道路公共交通事故死亡率Fig.2.1Roadbusaccidentmortality2.2.1城市道路公共交通事故整体变化趋势事故整体变化趋势是指事故发生数目随年度变化的趋势，如图2.2所示，可以看出，我国城市道路公共交通一般及以上交通事故频数整体呈现上升的趋势。而图2.3表明，因城市道路公共交通事故致死的人数并没有十分显著的变化规律。值得一提的是，2006年之前可收集的一般及以上的城市道路公共交通事故数目明显要小于其他时期，但事故致死人数却多于其他任何时期，这是由于在此期间发生过城市道路公共交通坠落事故，导致车内乘客全部死亡。城市道路公共交通系统具有载客量大的特点，一旦发生事故，若处理不当，很有可能造成整车人员死亡，造成巨大的损失。图2.2城市道路公共交通事故整体变化趋势图2.3城市道路公共交通事故死亡人数Fig.2.2TheoveralltrendofbusaccidentsFig.2.3Busaccidentdeaths
【参考文献】：
期刊论文
[1]常规公交风险的SEM与Bayesian Network组合评估方法研究[J]. 宗芳,于萍,吴挺,陈相茹. 交通信息与安全. 2018(04)
[2]一种基于层次分析法的攻防树模型[J]. 费禹,蒋文保. 中国科技论文. 2018(14)
[3]基于AHP和攻防树的SCADA系统安全脆弱性评估[J]. 黄慧萍,肖世德,梁红琴. 控制工程. 2018(06)
[4]基于改进TOPSIS法的区域道路交通安全评价[J]. 刘丹,裴虹,程灵希,魏永长. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2018(02)
[5]基于变权TOPSIS法的城市道路交通安全评价[J]. 芦威. 科学技术创新. 2018(03)
[6]基于灰色关联及模糊综合评价法的道路交通安全风险评价[J]. 黄晓丽,刘耀龙,段锦,张华明. 数学的实践与认识. 2017(07)
[7]基于攻防行为树的网络安全态势分析[J]. 付钰,俞艺涵,陈永强,周学广. 工程科学与技术. 2017(02)
[8]基于攻防树的APT风险分析方法[J]. 孙文君,苏旸. 计算机应用研究. 2018(02)
[9]基于神经网络的山岭重丘区高速公路事故预测模型[J]. 孟祥海,覃薇,邓晓庆. 公路交通科技. 2016(03)
[10]基于事故树的道路交通安全风险研究[J]. 秦佳佳,刘振奎,刘嘉宝. 价值工程. 2015(16)
博士论文
[1]重特大道路交通事故风险评估及防治对策研究[D]. 蔡晓男.上海交通大学 2016
[2]高等级公路交通安全综合评价及多元事故预测模型研究[D]. 刘兆惠.吉林大学 2007
硕士论文
[1]基于灰色关联度的道路交通事故组合预测方法研究[D]. 刘香云.北京交通大学 2015
[2]气象条件对道路交通事故的影响分析[D]. 夏敏洁.南京信息工程大学 2014
[3]河北省道路交通事故灰色预测模型的构建与应用[D]. 陈英.河北科技大学 2014
[4]城市道路交叉口事故预测模型及算法研究[D]. 孙立云.北京交通大学 2011
[5]驾驶人潜在危险预知能力评估研究[D]. 晏国强.长安大学 2011
[6]城镇道路交通安全评价体系建立与实践[D]. 颜桃为.南京林业大学 2011
[7]城市公交安全管理及评价研究[D]. 南爱强.长安大学 2007
[8]城市道路交通安全的风险评价[D]. 孙慧芝.山东科技大学 2006
[9]基于BP人工神经网络的道路安全评价研究[D]. 张巍.长安大学 2006
本文编号：3646455
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