一种基于Bow-tie模型的城市道路交通事故防控分析方法技术

一种基于Bow‑tie模型的城市道路交通事故防控分析方法，本发明专利技术涉及基于Bow‑tie模型的城市道路交通事故防控分析方法。本发明专利技术的目的是为了解决目前对交通事故的成因分析仅考虑事故发生概率，忽略与事故后果相结合的分析，且缺乏防控措施的问题。过程为：一、收集整理城市道路交通事故记录数据；二、根据交通事故记录数据，建立城市道路交通事故的故障树模型，并进行定量分析；三、根据交通事故后果产生的机理及事故严重程度状态，建立城市道路交通事故的事件树模型，并进行定量分析；四、结合故障树模型和事件树模型，建立Bow‑tie模型。本发明专利技术用于交通事故防控领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Bow-tie模型的城市道路交通事故防控分析方法
本专利技术涉及交通事故防控领域，具体涉及基于Bow-tie模型的城市道路交通事故防控分析方法。
技术介绍
城市交通对于城市经济及人类社会活动发挥着不可或缺的作用，是城市发展的重要支柱。由于城市道路具有非机动车及行人流量大、出行方式复杂、道路功能多样、慢行交通普遍、交通分散等特征，导致交通事故发生频率高、安全隐患多。近年来，城市道路交通安全越发受到重视。城市道路交通事故的发生原因与公路不同，不确定因素较多，因此对城市道路事故成因进行分析研究，并有针对性地制定预防或减少事故的发生及减轻事故严重程度的措施，是有重要现实意义的。国内外对事故成因分析的主要方法有故障树、贝叶斯网络、关联规则、决策树、SVM、神经网络等。其中，故障树因操作简单、容易把握而受到广泛应用，但将其与事件树联系起来进行分析的研究较少。Bow-Tie分析法则将故障树和事件树结合，直观地展示出事故成因及事故后果的全过程，弥补了使用单一分析方法的不完整性。目前，在交通领域采用Bow-Tie模型进行事故分析的研究相对较少。本专利以城市道路交通事故为中心，向左通过故障树分析法，基于事故统计数据，确定各种可能的事故发生途径及其发生概率，从而找出主要事故链；向右通过事件树分析法，基于各项被动安全技术的使用率以及对事故严重程度的影响，找出高风险事件链。最终得到由事故成因分析到事故后果分析的Bow-Tie模型，提出相应的事故预防控制措施和减缓控制措施，为相关交通部门制定安全对策提供依据，进而有利于提高城市道路行车安全性。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决目前对交通事故的成因分析仅考虑事故发生概率，忽略与事故后果(事故严重程度)相结合的分析，且缺乏防控措施的问题。而提出一种基于Bow-tie模型的城市道路交通事故防控分析方法。一种基于Bow-tie模型的城市道路交通事故防控分析方法具体过程为：步骤一、收集整理城市道路交通事故记录数据；步骤二、根据交通事故记录数据，建立城市道路交通事故的故障树模型，并进行定量分析；步骤三、根据交通事故后果产生的机理及事故严重程度状态，建立城市道路交通事故的事件树模型，并进行定量分析；步骤四、结合故障树模型和事件树模型，建立Bow-tie模型。本专利技术的有益效果为：1、同时考虑事故发生概率及事故后果(事故严重程度)，寻求高概率事故链及高风险事件链，得到从事故原因到事故后果的全过程。2、建立Bow-tie模型，将需要重点关注的地方直观完整地展现出来，便于针对性地提出相应的交通事故防控措施。结合实施例一，对事件树进行定量预测，由于事件树中各被动安全技术的成功率难以获取，故结合专家打分法和三角模糊数理论，计算各事故严重程度的发生概率。专家通过经验对交通事故事件树中各被动安全技术的成功率进行描述，五位专家权重分别为1、1、1、2、3，计算聚合后的三角模糊数，见表4，计算得出的事件树中各被动安全技术的失效概率见表5。三种被动安全防护措施的失效概率均很小，这表明安全带被正常使用、道路上有缓冲防撞设施以及辖区内有紧急救援系统等安全屏障措施能有效降低事故严重程度。通过归一化处理，计算出安全带被正常使用的成功率为95.99％，道路上有缓冲防撞设施的成功率为12.12％，辖区内有紧急救援系统的成功率为29.25％，通过事件树计算得出事件链①～⑥的概率分别是11.63％、24.67％、59.68％、0.15％、0.34％、3.53％。结果表明，驾驶员能够正确使用安全带的情况较普遍，相比较而言城市道路上较缺乏缓冲防撞设施，紧急救援系统的使用也较少。综合考虑事件链概率和事故严重程度范围，构建了描述风险等级的风险矩阵，如图5所示。确定出③和⑥两条高风险的事件链。综合来看道路上无缓冲防撞设施的情况多并且事故风险高，因此需重点改善。解决目前对交通事故的成因分析仅考虑事故发生概率，忽略与事故后果(事故严重程度)相结合的分析，且缺乏防控措施的问题。附图说明图1为本专利技术的流程图；图2为城市主干道路段机动车与机动车之间事故的故障树模型图；图3为城市主干道路段机动车与机动车之间事故的事件树模型图；图4为隶属函数图；图5为风险矩阵图；图6为Bow-tie模型结构示意图；图7为城市主干道路段机动车与机动车之间事故Bow-tie模型图。具体实施方式具体实施方式一：本实施方式一种基于Bow-tie模型的城市道路交通事故防控分析方法具体过程为：步骤一、收集整理城市道路交通事故记录数据；步骤二、根据交通事故记录数据，建立城市道路交通事故的故障树模型，并进行定量分析；步骤三、根据交通事故后果产生的机理及可能的事故严重程度状态，建立城市道路交通事故的事件树模型，并进行定量分析；步骤四、结合故障树模型和事件树模型，建立Bow-tie模型，并提出主被动安全控制措施；具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤一中收集整理城市道路交通事故记录数据；具体过程为：从公安交通管理部门收集城市道路交通事故数据，数据样本量越大，分析结果越准确。根据城市道路交通事故数据，按照事故发生地点、事故类型、事故形态、事故原因及事故后果进行分类统计；所述事故类型按照事故参与者划分，包括机动车单车事故、机动车与机动车之间事故、机动车与非机动车之间事故、机动车与行人之间事故、非机动车与非机动车之间事故、非机动车与行人之间事故等；所述事故形态为正面碰撞、侧面碰撞、刮擦和追尾四种；所述追尾包括前车有变道或掉头需求、前车前方有减速控制路段和前车前方有排队车辆；所述事故原因包括在对向车道逆行、借对向车道超车、与对向车道无硬隔离、不安全变道、不安全掉头、压线行驶、未及时调整行车状态、前车有变道或掉头需求、前方减速控制路段、前方有排队车辆、超速行驶、路面湿滑、未保持安全车距、驾驶员注意力不集中、未采取避让措施和违章变道。其它步骤及参数与具体实施方式一相同。具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤二中根据交通事故记录数据，建立城市道路交通事故的故障树模型，并进行定量分析；具体过程为：步骤二一、根据城市道路交通事故的发生过程和机理，依据故障树分析法(FaultTreeAnalysis，简称FTA)，从要分析的顶上事件开始，逐层分析，经过中间事件，直到找出导致事故发生的基本原因，即基本事件；见图2，顶上事件为城市主干道路段机动车与机动车之间事故，中间事件为4种事故形态及7种不安全行为，基本事件为16种具体事故原因；所述4种事故形态为正面碰撞、侧面碰撞、刮擦和追尾；所述7种不安全行为为横向安全距离不足、前车突然减速、后车未及时减速、危险变道及掉头、与对向车辆距离过近、与同向车辆距离过近、制动距离变长，即图2中M5-M本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Bow-tie模型的城市道路交通事故防控分析方法，其特征在于：所述方法具体过程为：/n步骤一、收集整理城市道路交通事故记录数据；/n步骤二、根据交通事故记录数据，建立城市道路交通事故的故障树模型，并进行定量分析；/n步骤三、根据交通事故后果产生的机理及事故严重程度状态，建立城市道路交通事故的事件树模型，并进行定量分析；/n步骤四、结合故障树模型和事件树模型，建立Bow-tie模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于Bow-tie模型的城市道路交通事故防控分析方法，其特征在于：所述方法具体过程为：
步骤一、收集整理城市道路交通事故记录数据；
步骤二、根据交通事故记录数据，建立城市道路交通事故的故障树模型，并进行定量分析；
步骤三、根据交通事故后果产生的机理及事故严重程度状态，建立城市道路交通事故的事件树模型，并进行定量分析；
步骤四、结合故障树模型和事件树模型，建立Bow-tie模型。


2.根据权利要求1所述一种基于Bow-tie模型的城市道路交通事故防控分析方法，其特征在于：所述步骤一中收集整理城市道路交通事故记录数据；具体过程为：
从公安交通管理部门收集城市道路交通事故数据，根据城市道路交通事故数据，按照事故发生地点、事故类型、事故形态、事故原因及事故后果进行分类统计；
所述事故类型按照事故参与者划分，包括机动车单车事故、机动车与机动车之间事故、机动车与非机动车之间事故、机动车与行人之间事故、非机动车与非机动车之间事故、非机动车与行人之间事故；
所述事故形态为正面碰撞、侧面碰撞、刮擦和追尾四种；
所述事故原因包括在对向车道逆行、借对向车道超车、与对向车道无硬隔离、不安全变道、不安全掉头、压线行驶、未及时调整行车状态、前车有变道或掉头需求、前方减速控制路段、前方有排队车辆、超速行驶、路面湿滑、未保持安全车距、驾驶员注意力不集中、未采取避让措施和违章变道。


3.根据权利要求1或2所述一种基于Bow-tie模型的城市道路交通事故防控分析方法，其特征在于：所述步骤二中根据交通事故记录数据，建立城市道路交通事故的故障树模型，并进行定量分析；具体过程为：
步骤二一、根据城市道路交通事故的发生过程和机理，依据故障树分析法，从要分析的顶上事件开始，逐层分析，经过中间事件，直到找出导致事故发生的基本原因，即基本事件；
顶上事件为城市主干道路段机动车与机动车之间事故，中间事件为4种事故形态及7种不安全行为，基本事件为16种具体事故原因；
所述4种事故形态为正面碰撞、侧面碰撞、刮擦和追尾；
所述7种不安全行为为横向安全距离不足、前车突然减速、后车未及时减速、危险变道及掉头、与对向车辆距离过近、与同向车辆距离过近、制动距离变长；
所述16种具体事故原因为在对向车道逆行、借对向车道超车、与对向车道无硬隔离、不安全变道、不安全掉头、压线行驶、未及时调整行车状态、前车有变道或掉头需求、前方减速控制路段、前方有排队车辆、超速行驶、路面湿滑、未保持安全车距、驾驶员注意力不集中、未采取避让措施、违章变道；
用事件符号、逻辑门符号和连接线等符号把顶上事件为、中间事件、基本事件之间的因果和逻辑关系描述出来，各层事件间的逻辑关系用“与”门、“或”门来描述，最终绘制成城市道路交通事故故障树；
步骤二二、通过计算故障树的结构函数，找出故障树所有的最小割集，即事故成因链，具体方法为：
故障树有n个基本事件，假设各基本事件均相互独立，且所有基本事件的状态只取正常和故障两种；
A为故障树的顶上事件，Xi为第i个基本事件，两者的状态变量分别为φ和Yi，则：






考虑各基本事件的状态及“与”、“或”逻辑关系，故障树的结构函数的表达式为：



式中：φ(X)为故障树的结构函数，其中X为基本事件集合，X＝(X1,X2,...,Xn)，p为基本事件的状态组合序号，p＝20,21,...,2n，φp(X)为第p个事件的状态组合导致的顶上事件的状态；
对故障树的结构函数采用布尔代数法化简后得到故障树所有的最小割集，每个最小割集都是一条事故成因链；
步骤二三、根据收集整理的城市道路交通事故记录数据，计算每条事故成因链的发生概率，计算方法为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟祥海，马亿鑫，孙佳豪，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23