基于BP神经网络的二级公路线形事故风险判别

作     者：杨永红 王醇 杨朝 陈劲宇 YANG Yonghong;WANG Chun;YANG Zhao;CHEN Jinyu

作者机构：华南理工大学土木与交通学院广东广州510641 长沙理工大学公路工程教育部重点实验室湖南长沙410114 广东省隧道工程安全与应急保障技术及装备企业重点实验室广东广州510550 广东华路交通科技有限公司广东广州510420 

基　　金：广东省重点领域研发计划资助项目(2022B0101070001) 广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2021A151501178) 长沙理工大学公路工程教育部重点实验室开放基金资助项目(kfj190201) 

出 版 物：《深圳大学学报（理工版）》 (Journal of Shenzhen University(Science and Engineering))

年 卷 期：2023年第40卷第6期

页      码：705-712页

摘      要：为探究二级公路平纵线形指标与事故之间的关系,构建基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的公路平纵线形指标风险指数模型,判别事故路段风险变化情况及风险路段区间.通过收集历史事故数据,分析各线形指标下的路段事故率,依据路段事故率对平纵8个线形指标进行风险评级;基于BP神经网络模型综合考虑各线形指标影响,得到各线形指标权重系数;综合线形指标权重系数及风险评级建立风险指数模型,分析二级公路事故多发段范围内的平纵面线形风险指数变化情况.结果表明,当二级公路为双向两车道公路,设计速度为60 km/h时,综合双向路段事故率可知道路纵坡为3%时具有较高安全性;事故风险路段具有一定规律性,即事故桩号点前100 m内为导致事故的风险路段,事故桩号点前200 m内为事故潜在风险路段.研究结果可为二级公路线形设计以及公路事故黑点的研究提供理论支持,进而优化道路线形设计,精确判别事故黑点,减少道路交通事故,提升道路安全品质.

主 题 词：道路工程 线形设计 交通安全 事故分析 线形风险指数 BP神经网络模型 

学科分类：08[工学] 0814[工学-地质类] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.3724/SP.J.1249.2023.06705

馆 藏 号：203124178...