基于敏感性重要度算法的交通事故成因分析
时间：2022-12-06 12:25:04 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
李庆印，王超然，曹 倩，孙爱美，罗顺财，周 昕
（山东理工大学交通与车辆工程学院，山东 淄博 255049）
面对飞速增长的经济和日益复杂的交通结构，交通方式发生了翻天覆地的变化，私有车在交通方式结构中占据重大比例，而现有的交通设施与控制管理系统虽然已有明显提升，但尚且不能满足日益增长的交通供给需求，交通事故依旧频发。交通事故带来的不仅是安全问题，还有财产、节约、环保、管理部门人力资源配置、设施维修和更换等各种问题。如何在有限的道路和财产资源条件下有效解决交通安全问题，找出影响事故的重要因素并加以解决，就可以保障交通安全。
各位学者对交通问题进行了大量的研究：学者刘新月等人采用“聚类+交互”的单因素局部相关性分析方法，取得了不错的效果[1]。杨济鸣等学者利用动态故障树模型，结合具体案例兰新高速铁路上运行的动车组的制动系统进行分析，获得了良好的效果[2]。杨帅等学者基于故障树的制动系统故障论断方法，提出相关的定性定量分析方法[3]。孟祥海等学者构建了故障树模型，依据多事件链原理，对山区高速公路伤亡事故进行了原因分析[4]。乔森等学者基于统计模型检测的DFT 定量分析方法，验证了模型对随机系统进行安全性分析的有效性[5]。
在现有的故障树模型方法分析交通事故中，大多数学者只是使用传统的定量分析方法[6-8]，本文提出了新的定量分析方法——敏感性重要度算法，对影响因素进行定性和定量分析，从而确定影响交通事故发生的重要因素。
1.1 数据来源
本文选取了2016—2020 年国道205 山东省某市区的交通事故数据，用于分析影响道路交通事故的重要因素。选取的影响事故指标有：性别、年龄、能见度、气候条件、照明条件、中央隔离设施等。
1.2 数据描述
在选取的事故数据样本中，国道205 山东省某市区交通事故成因可以分为四个方面：人的原因、道路原因、环境原因和其他原因。其他原因是指在事故认定过程中未能明确知道其属于哪一类别的原因（包括人、车、路、环境）。
在人的原因中，主要包括非机动车驾驶人、机动车驾驶人和行人三个因素。机动车驾驶人的不良精神状态包括：年老体弱、年轻气盛、醉酒驾驶；
机动车驾驶人的不良驾驶行为包括：无证驾驶、未按规定让行、超速行驶、货运车辆超载、未低速通过、违法占道行驶、未保持安全车距、违法超车、违反交通信号。
为了区分驾驶员年轻气盛和年老体弱的差异，需将样本数据中的年龄描述出来，发生交通事故的驾驶员年龄分布如图1 所示。
图1 驾驶员年龄分布
道路原因包含无中央隔离栏和道路湿滑。本文的事故数据采用比例的描述形式。某种原因导致的交通事故数占选取样本的比例，称为此原因发生事故的概率[11-12]。人的原因、道路原因和其他原因详见表1 所示。
表1 不同事故原因概率表
环境原因有气候条件、照明条件和能见度，样本数据中事故发生时不同的气候条件、照明条件、能见度所占比例如图2 所示。
图2 环境原因特征分布
故障树由逻辑门、基本事件和顶事件三个因素组成。在统计的事故数据中，当气候条件潮湿的时候，路表情况也会受到影响，因此本文将路面湿滑的概率等同于气候条件潮湿时的概率；
将能见度在100m以下认定为能见度差；
夜间无路灯照明、黎明和黄昏时为照明条件差；
年龄在16～25 岁为年轻气盛，年龄在56 岁以上为年老体弱。
故障树分析法是一种图形演绎法，用图示方式较为清晰地分析了导致事故发生的原因。模型构建步骤为：确定顶事件—运用事件和逻辑门符号确立逻辑关系—从上至下逐层建模。国道205 山东省某市区交通事故原因故障树模型如图3 所示。
图3 道路交通事故原因故障树模型
道路交通事故原因的故障树模型结构函数为：
3.1 下行法求最小割集
求最小割集的方法有上行法和下行法两种，而上行法和下行法求出的最小割集结果相同，故本文通过下行法计算最小割集。下行法求最小割集的步骤是从顶事件开始，自上而下逐级分步进行，直至转换成基本事件的集合形式。本文中的模型运用下行法求最小割集的具体步骤见表2。
表2 下行法求最小割集
经过5 个步骤，得到36 个割集，由于割集中不存在包含关系，这36 个割集即是最小割集。通过最小割集无法明确确定各个影响因素的重要度，因此需要对其进行定量分析。
3.2 概率重要度
第i 个基本事件的概率重要度[13]：
式中：Ji为概率重要度；
g 为顶事件发生的概率；
gi为第i 个基本事件发生的概率。
根据式2 和各原因的发生概率，可以求得各个基本事件的概率重要度，见表3。
表3 各个基本事件的概率重要度
3.3 敏感性重要度
大多数学者在故障树的定量分析中采用概率重要度、临界重要度等来描述影响道路交通事故的重要因素[9-10]。本文提出了两种敏感性重要度算法，均是描述基本事件变化率对顶事件变化率的影响程度。
方法一
第i 个基本事件的敏感性重要度：
式中：mi为第i 个基本事件的敏感性重要度
与文献[9-10]中的临界重要度公式相比较并代入其数据进行验证，能得到与其相同的实验结果，能够证明公式3 具有可靠性。由敏感性重要度方法一，通过计算可以得到各个基本事件的敏感性重要度的相对大小：
方法二：
第i 个基本事件的敏感性重要度：
由敏感性重要度方法二，通过计算可以得到各个基本事件的敏感性重要度的相对大小：
由敏感性重要度方法一和方法二分析可知，影响国道205 山东省某市区交通事故的重要原因有：能见度差、照明条件差、其他原因、无中央隔离栏、年老体弱、非机动车违法上机动车道上行驶。
随着汽车保有量的增加，道路交通安全问题越来越严重，本文对国道205 山东省某市区的交通事故原因进行研究，在传统故障树模型的基础上，提出了两种重要度算法。通过研究，得到以下结论：
（1）提出了两种敏感性重要度算法，与传统的临界重要度公式相比较，能够证明公式3 具有可靠性。
（2）在选取的故障树基本事件中，影响国道205山东省某市区交通事故的重要影响因素有：能见度差、照明条件差、其他因素、无中央隔离栏、年老体弱、非机动车违法上机动车道上行驶。
（3）本文的不足点是选取的样本数据中，由机动车损坏等因素导致的交通事故概率没有进行细致的原因分析计算，而是包含在其他因素中。
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