[发明专利]一种基于海恩法则的交通事故相关性分析方法

说明书

一种基于海恩法则的交通事故相关性分析方法，包括以下步骤：以道路为分组，设定在重大交通事故发生之前，累计发生的道路轻微事故和交通违法数量的阈值；针对预警提前和预警滞后，分别设定预警惩罚系数；按照单一道路，基于历史设定时间内的重大交通事故发生之前累计发生的轻微交通事故和交通违法行为的数量，及对应的阈值的差值，及预警惩罚系数，确定目标函数；按照道路为单位，基于约束条件，求解目标函数最优解，得到重大交通事故的预警值；根据重大交通事故的预警值，交警部门采取相应的管控措施。本发明可用于交警部门通过对预警事件的统计，细化道路交通安全管理，延缓重大事故的时间间隔，从而降低重大交通事故发生的频率，提高安全。

技术领域

本发明涉及交通安全技术领域，具体涉及一种基于海恩法则的交通事故相关性分析方法。

背景技术

“海恩法则”提出，重大事故是轻微事故和事故隐患累计的结果；而且累计到一定数量，重大事故必然会发生。

在道路交通安全专业，结合海恩法则可以判断，重大交通事故的发生，与轻微事故累计量、交通违法量有关。由此，本发明做出关于不同等级交通事故之间相关性的量化分析。

发明内容

本发明提出的一种基于海恩法则的交通事故相关性分析方法，可用于交警部门对道理安全方面进行分析进而合理管控。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

包括以下步骤：

对交通事件的种类进行分类为重大交通事故、轻微交通事故和交通违法行为；

以道路为分组，设定在重大交通事故发生之前，累计发生的道路轻微事故和交通违法数量的阈值；

针对预警提前和预警滞后，分别设定预警惩罚系数；

按照单一道路，基于历史设定时间内的重大交通事故发生之前累计发生的轻微交通事故和交通违法行为的数量，及对应的阈值的差值，及预警惩罚系数，确定目标函数；

按照道路为单位，基于约束条件，求解目标函数最优解，得到重大交通事故的预警值；

根据重大交通事故的预警值，交警部门采取相应的管控措施。

进一步的，所述预警值的目标函数为：

其中，ΔT＝T_a，i-T_a，ΔL＝L_a，i-L_a；

对历史设定时间周期的数据，以交通道路为单位，设定发生严重事故的事件为S_a，i，a记为道路A在时间周期内发生的事故；i时间周期内，累计发生的第i次；

假定对于道路A，其严重交通通事故的，伴随着累计的轻微交通事故量T_a、交通违法行为数量L_a；即预警值为(T_a，L_a)；

以道路为分组，统计各个道路，在每两个相邻的严重事故之间的累计轻微事故和违法数量：严重事故第S_a，i个到S_a，i+1个事件之间，累计发生的轻微事故和违法数量记为T_a，i和L_a，i；

α为对于预警提前的严重事故惩罚系数，β为对预警滞后的惩罚系数。

进一步的，所述按照道路为单位，基于约束条件，求解目标函数最优解，得到重大交通事故的预警值；

包括：

应用交通道路在历史设定时间周期内的重大交通事故、轻微交通事故和交通违法行为数量，结合预警惩罚系数，累计求和计算惩罚值∑_iP_ai；