[发明专利]一种高速公路事故多发点鉴别系统及方法

权利要求书

1.一种高速公路事故多发点鉴别系统，其特征在于，该系统包括高速公路建设数据模块、交通运行状况数据模块、交通事故数据模块和事故多发点鉴别模块，其中，

高速公路建设数据模块：用于存储道路设计数据，包括：路段起点、路段终点、车道数量、断面宽度、直线段长度、平曲线段长度、平曲线半径、平曲线偏角、竖曲线半径、竖曲线类型、竖曲线长度、纵坡坡度和纵坡坡长，并通过图形的方式显示数据；

交通运行状况数据模块：用于存储交通运行数据，包括：交通量、交通组成、道路通行能力、运行速度和设计速度；

交通事故数据模块：用于存储交通事故历史数据，包括：事故发生的时间、事故发生的地点、事故类型、事故严重程度、事故方、事故形态、事故成因、财产损失额度、人员受伤人数和人员死亡人数；

事故多发点鉴别模块：用于根据道路设计数据、交通运行数据和交通事故历史数据，计算各路段的事故率，采用交通安全服务水平分级方法进行分级，获取处于四级安全服务水平的路段，即该路段为事故多发点；并通过质量控制法获得事故率上限值，若待鉴别路段的事故率高于该上限值则该路段为事故多发点；将同时满足上述两种的事故多发点作为最终确定的高速公路事故多发点。

2.根据权利要求1所述的高速公路事故多发点鉴别系统，其特征在于，该系统基于TRANSCAD平台。

3.根据权利要求1所述的高速公路事故多发点鉴别系统，其特征在于，所述的平曲线偏角：分为右转曲线和左转曲线，其中，右转曲线为“+”，左转曲线为“-”；所述的竖曲线类型：分为凹形竖曲线和凸型竖曲线；所述的纵坡坡度：按照道路桩号增大方向，上坡为“+”，下坡为“-”。

4.采用权利要求1所述的高速公路事故多发点鉴别系统进行的鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、根据实际需求，确定待鉴别的高速公路路段；

步骤2、收集待鉴别的高速公路路段的道路设计数据、交通运行数据和交通事故历史数据，并分别存储于高速公路建设数据模块、交通运行状况数据模块和交通事故数据模块中；

所述的道路设计数据包括：路段起点、路段终点、车道数量、断面宽度、直线段长度、平曲线段长度、平曲线半径、平曲线偏角、竖曲线半径、竖曲线类型、竖曲线长度、纵坡坡度和纵坡坡长；

所述的交通运行数据包括：包括交通量、交通组成、道路通行能力、运行速度和设计速 度；

所述的交通事故历史数据包括：事故发生的时间、事故发生的地点、事故类型、事故严重程度、事故方、事故形态、事故成因、财产损失额度、人员受伤人数和人员死亡人数；

步骤3、根据获得的交通事故历史数据，采用事故多发点鉴别模块计算各路段的事故率，采用交通安全服务水平分级方法进行分级，获取处于四级安全服务水平的路段，即该路段为事故多发点；

步骤4、采用事故多发点鉴别模块通过质量控制法获得事故率上限值，若待鉴别路段的事故率高于该上限值则该路段为事故多发点；

步骤5、将同时满足步骤3和步骤4的事故多发点作为最终确定的高速公路事故多发点。

5.根据权利要求4所述的鉴别方法，其特征在于，步骤2所述的交通量为折算交通量，包括历史交通量和预测交通量，其中，

当预测交通量时，根据实际需求选择预测模型，包括增长量模型和增长率模型；

增长量模型公式如下：

T＝t₀+nδ(1)

其中，T表示预测年限的年平均日交通量；t₀表示折算后的初始年限的年平均日交通量；n表示预测年限，年；δ表示年平均增长量，等于历史数据年平均增长量；

增长率模型公式如下：

T＝t₀(1+γ)ⁿ(2)

其中，γ表示年平均增长率，等于历史数据年平均增长率。

6.根据权利要求4所述的鉴别方法，其特征在于，步骤3所述的事故率为亿车公里事故率或百万辆车事故率。