公路隧道群事故預防管理核心理論研究.pdf

1、公路隧道群事故預防管理的目的是通過應用科學的理論方法研究交通事故的發(fā)生規(guī)律和發(fā)展趨勢，鑒別隧道群段潛在的安全隱患，分析影響運營安全性的相關兇素，進行相應的預防管理措施及安全強化方案設計，對運營中的交通過程進行預防和控制，防止事故發(fā)生，從而達到減少人員傷亡和財產損失的運營管理目標，這也是論文研究的主旨和方向。
　　 基礎理論研究部分，論文首先從通風控制因素、照明控制因素、交通安全因素三個方面綜合考慮，對毗鄰隧道和連續(xù)隧道進行了定量

2、化定義，在此基礎上，給出不同限速條件下(100km/h、80km/h、60km/h)的毗鄰隧道及連續(xù)隧道間距推薦值；其次，從視覺特點、環(huán)境照度、道路條件、噪聲污染、空氣質量及氣候條件等方面分析了公路隧道群的交通運行環(huán)境特征。
　　 核心理論研究部分，論文在詳細設計公路隧道群事故預防管理系統(tǒng)總體框架結構的基礎上，明確了研究的主要核心內容包含了公路隧道群交通事故預測、交通事故識別預警和運營安全性綜合評價等三部分內容，以此構成了公路隧

3、道群事故預防管理核心理論體系，支撐和指導工程實踐應用中的安全強化設計和管理。三部分核心研究內容如下：
　　 (1)公路隧道群交通事故預測方法研究部分，分為宏觀預測和微觀預測兩方面進行。宏觀預測以分形理論基本原理為基礎，首先分析了公路隧道群交通事故演化的混沌特性和分形特性，并應用改進關聯(lián)維數(shù)的G-P算法、時間序列R/S分析方法，計算了依托工程交通事故時間序列的分形特征參量；其次構建了基于分形理論的公路隧道群交通事故宏觀預測模型，分

4、析預測了依托工程未來的嚴峻安全形勢。微觀預測應用遺傳算法-RBF神經(jīng)嘲絡組合理論建立了公路隧道群交通事故微觀預測模型，并確定了影響公路隧道群交通事故微觀預測模型參數(shù)，包括年平均日交通量、平均行駛車速、路面摩擦系數(shù)、道路平均縱坡、最小平曲線半徑、隧道洞內均勻光亮度，應用預測了依托工程事故多發(fā)段。
　　 (2)公路隧道群交通事故識別預警技術研究部分，構建了基于人工免疫機理的交通事故預警模型，研究設計了基于“黑箱模型”的交通事故識別預

5、警方法，分為輸入、計算和輸出等三部分。輸入部分選取“制動距離、行駛速度、車輛長度”作為預警模型的特征參數(shù)，并對三種參量的計算方法和判斷標準進行了闡述；計算部分構建了適宜公路隧道群交通事故預警系統(tǒng)的改進否定算法，該算法中新的成熟檢測器的生成，主要分為三個階段：檢測器訓練階段、檢測器檢測階段和檢測器變異階段；輸出部分可以根據(jù)預警系統(tǒng)得到了診斷結果(重警、中警、輕警、無警)，輸出預警信號(紅燈、黃燈、藍燈、綠燈)。
　　 (3)公路隧

6、道群運營安全性綜合評價部分，首先根據(jù)依托工程交通事故數(shù)據(jù)調研及事故致因分析理論，將影響公路隧道群運營安全性的因素劃分為動態(tài)性元素和靜態(tài)性元素，并通過相關性分析，提取了顯著因素和較顯著因素；其次，以此相關性分析結果為基礎，提出了公路隧道群運營安全性綜合評價指標體系，建立了基于云模型-物元模型組合理論的公路隧道群運營安全性綜合評價模型，研發(fā)了公路隧道群運營安全性綜合評價系統(tǒng)軟件，通過軟件評價既可以得出綜合評價結果和專項評價結果，還可以根據(jù)指