公路安全评价宏观预测道路交通事故的方法国内外研究现状

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（1）评价方法研究现状

公路安全评价虽然分为对城市道路的安全评价和对高速公路的安全评价，但是评价方法是相似的。其中国外最先开始对交通安全问题的评价进行了研究：英国是最早提出公路安全评价的国家，英国的交通运输部门在大量开展公路安全评价研究的基础上，于1991年颁布了《公路安全评价指南》（Guidelines to Road Safety Audit）[2]。之后澳大利亚国家公路交通协会也于1994年也制定了《公路安全评价》（Road Safety Audit）[3]。美国联邦公路局于90年代末期颁布了《道路安全设计与运营指南》，之后又提出了交互式道路安全设计模型(Interactive Highway Safety Design Model，简称IHSDM)[4]。目前国外交通安全评价的主要方法有质量控制法、相对事故率法、回归分析法、系统分析法和交通冲突法等。上述方法大部分是建立在大量交通事故统计数据资料的基础上，定性的归纳和分析了交通安全问题的影响因素，然后构建了特定的数学模型来反映交通事故问题和影响交通安全各种因素之间存在的定量关系，来评价道路交通安全状况。87479

（2）预测方法研究现状

国外对宏观预测道路交通事故的方法进行了很多研究，其中时间序列预测法和回归分析预测法比较受欢迎。在使用回归分析预测法进行宏观预测的研究中，最经典的案例是斯密德(Smeed)模型，该模型以某个国家的人口总数和机动车保有量数据为基础，实现了对道路交通事故死亡人数的预测，在当时得到广泛的认可。但在这之后，安德拉森对斯密德模型进行了深入研究，得出了该模型只能应用于部分国家的结论。因此，学者托威尔(Towill)、费德瑞卡(Fieldwick)、库恩斯特拉(Koornstra)、特瑞卡(Trinca)等人以斯密德模型为基础，建立了更加完善的非线性预测模型，对Smeed模型进行了补充。时间序列预测法包括：欧波(Oppe)建立了可以预测车辆在第n年每公里死亡率的“学习心理学”模型；明特尔(Minter)建立了可以反映道路交通事故数量和驾驶人已经驾驶时间长度关系的模型。论文网

2 国内研究现状

（1）评价方法研究现状

我国开始研究道路交通的安全评价时，已经较落后于其他国家。在上世纪八十年代中后期，哈尔滨工业大学首先提出了以事故强度为评价指标的动态事故强度法，完成了对道路安全状况的评价。刘小明、朱中等人利用模糊数学和宏观理论建立了道路交通安全宏观模糊评价的模型[5]，在该模型中各影响因素的权重由层次分析法确定，完成了交通事故的宏观分析，提高了道路交通安全的评价水平。朱小红等人围绕人——车——路三个角色建立了道路交通安全评价指标体系，并且利用前文的模糊评价数学模型实现了对道路交通安全的评价[6]。刘清以高速公路交通的危险程度为基础数据，提出了可以用于计算和评价高速公路交通安全等级的方法[7]。武海鹏基于IHSDM模型，对高速公路进行安全性评价[8]。李相勇，陈君等人利用人工神经网络方法，构建了以BP神经网络为基础的可以综合评价道路交通安全的模型，该模型可以对有效样本进行学习，并且提取和存储了交通安全专家的专业知识[9][10]。薛冰冰将高速公路危险路段隔离出来，区别对待。进行交通安全预警系统研究，研究预警系统时用到的交通安全等级评价方法，在高速公路交通安全评价问题上同样适用[11]。现阶段我国交通安全评价采用的方法很多，其中常用的方法有神经网络法、统计分析法、模糊数学法、相对事故率法、安全系数法、灰色评价法和道路交通危险度评价法等，可拓理论的相关知识在公路交通安全评价领域也有较少的应用。