基于车辆OBD数据的山地城市道路交通安全评价指标体系研究
发布时间：2023-04-22 23:25
城市道路交通安全一直是城市交通系统发展的重要内容。近年来,我国交通事故伤亡人数虽有所减少,但伤亡数字仍然庞大,城市道路交通安全的研究仍任重道远。交通事故发生后的道路交通安全评价,难以刻画事故发生前的道路交通安全风险程度,驾驶行为信息数据采集技术的发展,为城市交通的发展提供了有利契机。驾驶行为是驾驶者在道路条件、天气状况、交通状态等影响下做出的反应。在驾驶行为数据驱动下,构建道路交通安全风险状态评价体系,并进一步研究异常驾驶行为的影响因素,对识别道路交通风险点及预防交通事故发生具有积极作用。本文基于车辆OBD数据,分析异常驾驶行为高发位置与道路交通事故发生位置的关联,提出以道路安全熵为一级指标,异常驾驶行为率为第二级指标的道路交通安全风险状态评价指标体系,在事故发生前实现对道路交通安全风险状态的判别。同时,基于人工智能领域粗糙集理论,对易加大道路交通安全风险的异常驾驶行为影响因素进行研究。具体研究内容如下:(1)系统回顾道路交通安全评价的研究历程,对目前道路交通安全评价的研究对象、评价指标选择及指标权重计算方法的进行了分析。通过分析近20年研究成果,对道路交通安全评价涉及的研究对象、研究...
【文章页数】：125 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题来源
1.2 选题背景
1.2.1 交通事故频发仍是城市交通的痛点
1.2.2 城市交通大数据日益丰富
1.2.3 车辆行为信息采集技术的发展
1.3 研究的目的和意义
1.3.1 研究目的
1.3.2 研究意义
1.4 主要研究内容及组织结构
1.4.1 主要研究内容
1.4.2 组织结构
1.5 研究方法和技术路线
1.5.1 研究方法
1.5.2 技术路线
第二章 国内外研究现状
2.1 道路交通安全评价概述
2.1.1 道路交通安全状态评价概念及基本流程
2.2 道路交通安全评价研究现状
2.2.1 数理统计法
2.2.2 强度分析法
2.2.3 综合评价法
2.2.4 物元分析法
2.2.5 其它方法
2.2.6 国内外研究现状总结
2.3 研究热点与面临的挑战
2.3.1 研究热点
2.3.2 道路交通安全评价面临的挑战
2.4 本章小结
第三章 车辆OBD数据分析与预处理
3.1 车辆OBD数据的特征及优势
3.1.1 传统数据的特征
3.1.2 车辆OBD数据的特征
3.1.3 车辆OBD数据评价道路交通安全风险预估的优势
3.2 车辆OBD数据预处理
3.2.1 车辆OBD数据的内容
3.2.2 数据分类
3.2.3 数据关联
3.2.4 数据特征提取
3.3 本章小结
第四章 基于信息熵的道路交通安全风险评价方法研究
4.1 道路交通安全评价指标体系构建
4.1.1 异常驾驶行为分析
4.1.2 异常驾驶行为与道路交通交通事故关联分析
4.1.3 道路交通安全评价指标选取
4.2 信息熵理论简介
4.2.1 信息熵理论基本原理
4.2.2 信息熵理论模型的一般步骤及核心内容
4.3 基于改进熵权法的道路交通安全风险评价指标权重计算模型
4.3.1 指标熵值计算底数a值选择研究
4.3.2 指标熵值计算指标存在零值的处理研究
4.3.3 指标权重计算方法研究
4.4 道路交通安全熵计算方法
4.5 道路交通安全熵分级
4.5.1 道路交通安全熵等级划分数量研究
4.5.2 道路交通安全熵等级划分
4.6 本章小结
第五章 基于粗糙集理论的异常驾驶行为影响因素研究
5.1 异常驾驶行为与影响因素
5.1.1 驾驶行为影响因素现有研究
5.1.2 异常驾驶行为影响因素分析
5.1.3 异常驾驶行为影响因素选取
5.2 粗糙集理论简介
5.2.1 粗糙集理论的原理
5.2.2 粗糙集理论计算步骤
5.3 基于信息量和属性重要度的异常驾驶行为影响因素研究
5.3.1 道路坡度计算
5.3.2 道路交通状态获取
5.3.3 信息系统决策表构建
5.3.4 异常驾驶行为影响因素研究
5.4 本章小结
第六章 实证研究
6.1 数据来源及处理
6.1.1 数据来源
6.1.2 数据样本量分析
6.1.3 实证研究数据准备
6.2 实证研究路段选取
6.2.1 山地城市区域路网特性简介
6.2.2 实证研究路段选取
6.3 道路安全评价研究
6.3.1 路段分段
6.3.2 道路安全熵计算
6.3.3 道路安全熵评价指标值可行性验证
6.3.4 道路安全熵值分级
6.3.5 道路交通安全风险判别
6.4 异常驾驶行为影响因素实证研究
6.4.1 影响因素决策表构建
6.4.2 异常驾驶行为影响因素显著性计算
6.5 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 总结
7.1.1 主要结论
7.1.2 论文创新点
7.2 展望
致谢
参考文献
附录
附录1 车辆OBD数据分类部分Python代码
附录2 驾驶行为数据与GPS数据关联部分SQL server代码
附录3 熵权法计算指标权重部分MATLAB代码
附录4 异常驾驶行为信息量计算部分MATLAB代码
在学期间发表的论文和取得的学术成果
本文编号：3798613
【文章页数】：125 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题来源
1.2 选题背景
1.2.1 交通事故频发仍是城市交通的痛点
1.2.2 城市交通大数据日益丰富
1.2.3 车辆行为信息采集技术的发展
1.3 研究的目的和意义
1.3.1 研究目的
1.3.2 研究意义
1.4 主要研究内容及组织结构
1.4.1 主要研究内容
1.4.2 组织结构
1.5 研究方法和技术路线
1.5.1 研究方法
1.5.2 技术路线
第二章 国内外研究现状
2.1 道路交通安全评价概述
2.1.1 道路交通安全状态评价概念及基本流程
2.2 道路交通安全评价研究现状
2.2.1 数理统计法
2.2.2 强度分析法
2.2.3 综合评价法
2.2.4 物元分析法
2.2.5 其它方法
2.2.6 国内外研究现状总结
2.3 研究热点与面临的挑战
2.3.1 研究热点
2.3.2 道路交通安全评价面临的挑战
2.4 本章小结
第三章 车辆OBD数据分析与预处理
3.1 车辆OBD数据的特征及优势
3.1.1 传统数据的特征
3.1.2 车辆OBD数据的特征
3.1.3 车辆OBD数据评价道路交通安全风险预估的优势
3.2 车辆OBD数据预处理
3.2.1 车辆OBD数据的内容
3.2.2 数据分类
3.2.3 数据关联
3.2.4 数据特征提取
3.3 本章小结
第四章 基于信息熵的道路交通安全风险评价方法研究
4.1 道路交通安全评价指标体系构建
4.1.1 异常驾驶行为分析
4.1.2 异常驾驶行为与道路交通交通事故关联分析
4.1.3 道路交通安全评价指标选取
4.2 信息熵理论简介
4.2.1 信息熵理论基本原理
4.2.2 信息熵理论模型的一般步骤及核心内容
4.3 基于改进熵权法的道路交通安全风险评价指标权重计算模型
4.3.1 指标熵值计算底数a值选择研究
4.3.2 指标熵值计算指标存在零值的处理研究
4.3.3 指标权重计算方法研究
4.4 道路交通安全熵计算方法
4.5 道路交通安全熵分级
4.5.1 道路交通安全熵等级划分数量研究
4.5.2 道路交通安全熵等级划分
4.6 本章小结
第五章 基于粗糙集理论的异常驾驶行为影响因素研究
5.1 异常驾驶行为与影响因素
5.1.1 驾驶行为影响因素现有研究
5.1.2 异常驾驶行为影响因素分析
5.1.3 异常驾驶行为影响因素选取
5.2 粗糙集理论简介
5.2.1 粗糙集理论的原理
5.2.2 粗糙集理论计算步骤
5.3 基于信息量和属性重要度的异常驾驶行为影响因素研究
5.3.1 道路坡度计算
5.3.2 道路交通状态获取
5.3.3 信息系统决策表构建
5.3.4 异常驾驶行为影响因素研究
5.4 本章小结
第六章 实证研究
6.1 数据来源及处理
6.1.1 数据来源
6.1.2 数据样本量分析
6.1.3 实证研究数据准备
6.2 实证研究路段选取
6.2.1 山地城市区域路网特性简介
6.2.2 实证研究路段选取
6.3 道路安全评价研究
6.3.1 路段分段
6.3.2 道路安全熵计算
6.3.3 道路安全熵评价指标值可行性验证
6.3.4 道路安全熵值分级
6.3.5 道路交通安全风险判别
6.4 异常驾驶行为影响因素实证研究
6.4.1 影响因素决策表构建
6.4.2 异常驾驶行为影响因素显著性计算
6.5 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 总结
7.1.1 主要结论
7.1.2 论文创新点
7.2 展望
致谢
参考文献
附录
附录1 车辆OBD数据分类部分Python代码
附录2 驾驶行为数据与GPS数据关联部分SQL server代码
附录3 熵权法计算指标权重部分MATLAB代码
附录4 异常驾驶行为信息量计算部分MATLAB代码
在学期间发表的论文和取得的学术成果
本文编号：3798613
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3798613.html
