韓靜文+劉志強(qiáng)+龔標(biāo)+張愛紅+王玲

摘 要：認(rèn)識(shí)事故發(fā)生機(jī)理是預(yù)防交通事故的基礎(chǔ)，首先運(yùn)用層次分析法，給出引發(fā)交通事故的單因素權(quán)重排序，確定貝葉斯模型的顯性變量，同時(shí)引入兩個(gè)隱節(jié)點(diǎn)來表征各因素之間的依賴關(guān)系，針對(duì)鎮(zhèn)江市解放路路段事故數(shù)據(jù)，運(yùn)用Netica建立各成因耦合作用的機(jī)理模型，結(jié)果表明，實(shí)際交通事故形態(tài)與理論分析相吻合，證明該模型可以作為城市道路交通安全改善方案的理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：交通安全；貝葉斯網(wǎng)；事故機(jī)理；Netica建模

引言

高度現(xiàn)代化的城市道路交通環(huán)境給人們出行帶來方便的同時(shí)，也逐漸成為威脅國(guó)民生命財(cái)產(chǎn)安全的隱性殺手。近兩年來城市道路交通事故次數(shù)達(dá)到總數(shù)的42.39%[1]，呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。因而深入開展對(duì)城市道路交通事故的機(jī)理研究是非常迫切的?，F(xiàn)階段開展的事故發(fā)生機(jī)理研究主要集中在兩個(gè)方面：一是基于事故因果鏈鎖論[2]，利用系統(tǒng)綜合分析法剖析典型案例的成因，揭示事故本質(zhì)；二是基于事故數(shù)據(jù)挖掘手段鑒別出道路黑點(diǎn)[3]，分析其空間分布特性和形成規(guī)律?？傮w而言，絕大多研究缺乏科學(xué)的定義和可量化判別標(biāo)準(zhǔn)，沒有形成系統(tǒng)的分析治理方法。本文引入交通特性的微觀分析，將單個(gè)事故成因的重要度計(jì)算與基于貝葉斯網(wǎng)的多個(gè)事故影響因素耦合作用分析相結(jié)合，開展事故發(fā)生機(jī)理的量化分析。

1 貝葉斯網(wǎng)建模分析

1.1 貝葉斯學(xué)習(xí)算法

1.2 顯性變量的確定

本文選擇采用層次分析法[4]對(duì)道路交通事故的各成因進(jìn)行相應(yīng)的關(guān)聯(lián)度分析，選取權(quán)重較大的關(guān)鍵因素作為貝葉斯模型的顯節(jié)點(diǎn)。分析過程如下。

（1）模型構(gòu)建。建立如圖1所示的交通事故形成層次結(jié)構(gòu)模型。

（2）構(gòu)造判斷矩陣。在層次模型構(gòu)建完成的基礎(chǔ)上，根據(jù)統(tǒng)一的Saaty1-9級(jí)判斷矩陣標(biāo)準(zhǔn)度，比較下一層因素與上一層選定因素之間的相對(duì)重要程度，其量化值用W表示，即權(quán)重。

（3）層次總排序及一致性檢驗(yàn)。層次總排序是指最底層以下的各因素對(duì)最高層總問題的重要度排序，具體結(jié)果見表1。為了保證排序評(píng)價(jià)的有效性，引入一致性指標(biāo)[5]CI和隨機(jī)一致性比率CR進(jìn)行檢驗(yàn)。

（4）確定模型顯性變量?？倷?quán)重排序在一定程度上反映了各成因?qū)κ鹿拾l(fā)生的貢獻(xiàn)度大小。為適當(dāng)簡(jiǎn)化機(jī)理模型，同時(shí)保證分析結(jié)果準(zhǔn)確可靠，選取交通參與者的違規(guī)情況、車輛狀況、天氣情況和道路條件四個(gè)關(guān)聯(lián)度最大因素作為模型的顯性變量。

2 模型參數(shù)分析

首先引入顯節(jié)點(diǎn)：交通參與者的違規(guī)情況X0、車輛狀況X1、天氣情況X2和道路條件X3。各變量節(jié)點(diǎn)值域取值如下所示。

（1）X0：{0，1，2，3}分別代表駕駛員無違規(guī)行為，判斷失誤，操縱失誤，其他違規(guī)行為。

（2）X1：{0，1，2，3}分別代表車輛狀況良好，信號(hào)裝置失效，制動(dòng)失常，其他機(jī)械故障。

（3）X2：{0，1}分別對(duì)應(yīng)天氣狀況良好和天氣惡劣兩種情形。

（4）X3：{0，1，2，3}分別代表普通路段，丁字路口，十字路口，其他交叉路口。

（5）A：{1，0}分別表示表示發(fā)生交通事故和不發(fā)生交通事故兩種狀況。

在確定了顯性變量的基礎(chǔ)上，引入駕駛?cè)藛T無規(guī)范感和緊張程度兩個(gè)隱變量，記為Y0、Y1，并規(guī)定隱變量有3個(gè)不同的取值，記作d1、d2、d3，對(duì)應(yīng)表示程度的“低”、“中”、“高”。

3 案例分析

采用本文構(gòu)建的機(jī)理模型進(jìn)行案例分析，以鎮(zhèn)江市具有代表性的城市道路解放路為例，選取大西路與中山東路之間的解放路路段為研究對(duì)象，結(jié)合事故數(shù)據(jù)對(duì)事故發(fā)生機(jī)理進(jìn)行建模推理分析。

依據(jù)該路段歷史事故資料，通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)不斷修正事故發(fā)生的先驗(yàn)概率，利用貝葉斯軟件分析包Netica建立事故分析的貝葉斯模型，并結(jié)合數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，得到顯性變量與隱形變量之間的條件概率，見表2。

確定變量及其取值后，按照上述值域?qū)?shù)據(jù)抽象成布爾類型的值，利用貝葉斯軟件分析包Netica建立事故分析的貝葉斯模型，見圖2。利用該模型進(jìn)行道路系統(tǒng)事故概率分析，將天氣節(jié)點(diǎn)調(diào)整為天氣惡劣且存在交通違規(guī)行為時(shí)，事故發(fā)生的概率由0.38上升到0.47，這是符合常識(shí)推理和歷史經(jīng)驗(yàn)的結(jié)果。此外，對(duì)結(jié)果進(jìn)行敏感度分析，可以發(fā)現(xiàn)天氣狀況是敏感性最強(qiáng)的影響因素，其次是交通違規(guī)行為，而車輛狀況的影響較小。這可以解釋為該路段為市區(qū)道路，駕駛員通常對(duì)本地路況比較熟悉，且市內(nèi)車流量較大，車速較低，即使車輛出現(xiàn)一些輕微的意外情況，一般駕駛員都可以平穩(wěn)應(yīng)對(duì)；當(dāng)出現(xiàn)較為惡劣的天氣狀況時(shí)，對(duì)客觀的外部環(huán)境和交通參與者的主觀判斷都會(huì)產(chǎn)較大的影響，因此敏感度表現(xiàn)最高。

4 結(jié)束語

本文通過對(duì)道路交通環(huán)境進(jìn)行系統(tǒng)的分析，以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，針對(duì)目前事故發(fā)生機(jī)理研究中定性分析多，定量分析少、事故信息缺失等方面的不足，建立關(guān)鍵因素耦合作用對(duì)城市道路交通事故影響的定量化關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)定量分析與定性分析應(yīng)有的互補(bǔ)與統(tǒng)一。結(jié)果顯示，良好的天氣狀況、交通參與者的規(guī)范出行對(duì)城市道路交通安全至關(guān)重要。實(shí)例驗(yàn)證表明結(jié)果符合實(shí)際情況，證明了模型的準(zhǔn)確度和可靠度。

參考文獻(xiàn)

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[5]劉興旺.道路交通事故發(fā)生機(jī)理與成因分析[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2005.

作者簡(jiǎn)介：劉志強(qiáng)（1963-），男，江蘇靖江人，副院長(zhǎng)，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)檐囕v主動(dòng)安全。