[发明专利]一种基运营期高等级公路事故易发点鉴别方法

权利要求书

1.一种基运营期高等级公路事故易发点鉴别方法，其特征在于：所述鉴别方法包括以下步骤：

收集预进行分析的高等级公路路段运营期交通事故数据；

应用路线线形指标将预进行分析的高等级公路路段划分成若干路段鉴别单元；

应用数理统计分析方法分析路段鉴别单元的交通事故数据的分布特征，获取统计分布检验分析结果；

基于统计分布检验分析结果确定事故易发点鉴别标准，对高等级公路的路段鉴别单元事故易发点进行鉴别。

2.根据权利要求1所述的一种基运营期高等级公路事故易发点鉴别方法，其特征在于：收集预进行分析的高等级公路路段运营期交通事故数据包括如下步骤：

步骤21：收集运营期交警历史交通事故数据和公路路产部门记录的事故数据并将收集的这两种数据进行合并，

步骤22：统计运营期交警历史交通事故数据与公路路产部门记录的事故数据进之间的重叠部分，再剔除重叠部分数据；

步骤23：以年为单位，对高等级公路路段运营期年事故数进行统计，若对于统计年限不是整年数的路段，则根据前几年各月份事故数所占全年事故数的比例对其事故数据进行等比例扩大，在此基础上对后续事故易发点进行鉴别。

3.根据权利要求1所述的一种基运营期高等级公路事故易发点鉴别方法，其特征在于：将预进行分析的高等级公路划分成若干路段鉴别单元包括如下步骤：

步骤31：将预进行分析的高等级公路路段划分为平面线形和纵断面线形，先将平面线形分为直线和平曲线，再将纵断面线形分为上坡、下坡和竖曲线；

步骤32：结合公路路段的平面线形指标及纵断面线形指标，将公路路段段划分至几何线形上不可再分的事故易发点路段鉴别单元。

4.根据权利要求1所述的一种基运营期高等级公路事故易发点鉴别方法，其特征在于：应用数理统计分析方法分析路段鉴别单元的交通事故数据的分布特征包括如下步骤：

步骤41：将每个路段鉴别单元上的年平均交通事故数作为一个事故样本数据，基于泊松分布统计事故样本据，确定事故数据的分布特征，先利用极大似然估计对泊松分布的未知参数进行估计，利用贝叶斯估计对负二项分布的未知参数分别进行估计；

步骤41：分别用泊松分布与负二项分布对拟鉴别路段的事故样本数据进行拟合；

步骤42：用拟合优度检验判断所鉴别的每个路段是符合泊松分布还是符合分二项分布，从而获取统计分布检验分析结果。

5.根据权利要求1所述的一种基运营期高等级公路事故易发点鉴别方法，其特征在于：基于统计分布检验分析结果确定事故易发点鉴别标准包括如下步骤：根据所鉴别高等级公路所符合的分布状况，分别提出符合对应分布的事故易发点鉴别标准，基于事故易发点鉴别标准，判断该路段是否为事故易发点。

6.根据权利要求5所述的一种基运营期高等级公路事故易发点鉴别方法，其特征在于：判断该路段是否为事故易发点按如下进行：

获取鉴别路段鉴别单元上的年平均交通事故数发生的频率；根据统计分布检验分析结果计算出临界事故次数N_c，将年平均交通事故数发生的频率与临界事故次数N_c进行对比，当该路段鉴别单元上的年平均交通事故数发生的频率大于或等于临界事故次数N_c时，该路段即判定为事故易发点。

7.根据权利要求4所述的一种基运营期高等级公路事故易发点鉴别方法，其特征在于：基于泊松分布统计事故样本据，确定事故数据的分布特征时，假设某一段路段鉴别单元上发生n起事故的概率P(X＝n)为：

若该段鉴别单元交通事故服从负二项分布，则发生n起事故的概率P(X＝n)为：

式中，Γ()为伽马函数；λ、α为负二项分布参数，n为大于等于0的整数，其中，λ是平均事故数，α是事故数据的过度离散参数的倒数。