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摘 要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 道路交通安全研究
1.2.2 事故影响因素分析
1.2.3 贝叶斯网络模型
1.2.4 研究现状评述
1.3 研究内容与方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 技术路线
第2章 重特大道路交通事故特征分析
2.1 重特大交通事故概述
2.1.1 重特大交通事故概念界定
2.1.2 事故数据来源
2.2 重特大交通事故分布特征
2.2.1 事故时间分布特征
2.2.2 事故空间分布特征
2.2.3 事故形态分布特征
2.2.4 事故车型分布特征
2.3 重特大交通事故与一般事故对比
2.3.1 事故特征对比
2.3.2 驾驶员特征对比
2.3.3 道路特征对比
2.3.4 环境特征对比
2.4 本章小结
第3章 基于灰色关联方法的事故关键影响因素识别
3.1 影响因素选取及分类
3.2 重特大交通事故影响因素统计分析
3.2.1 单车事故统计分析
3.2.2 多车事故统计分析
3.3 基于改进灰色关联方法的关键影响因素识别
3.3.1 灰色关联分析基本理论
3.3.2 改进的灰色关联分析方法
3.3.3 单车事故关键影响因素识别
3.3.4 多车事故关键影响因素识别
3.4 本章小结
第4章 基于贝叶斯网络的事故影响程度建模
4.1 贝叶斯网络建模理论基础
4.2 贝叶斯网络建模方法
4.2.1 基于搜索评分的结构学习
4.2.2 基于贝叶斯估计的节点概率学习
4.3 单车事故影响程度模型
4.3.1 单车事故网络节点选取及取值
4.3.2 单车事故网络结构确定
4.3.3 死亡和受伤人数网络结构分析
4.3.4 死亡人数条件概率分布及模型验证
4.3.5 受伤人数条件概率分布及模型验证
4.4 多车事故影响程度模型
4.4.1 多车事故网络节点选取及取值
4.4.2 多车事故网络结构确定
4.4.3 死亡和受伤人数网络结构分析
4.4.4 死亡人数条件概率分布及模型验证
4.4.5 受伤人数条件概率分布及模型验证
4.5 本章小结
第5章 重特大交通事故因素危险性分析与主动预防
5.1 贝叶斯网络推理基本理论
5.2 单车事故因素危险性分析
5.2.1 单一因素对事故的影响
5.2.2 基于区间数理论的单一因素危险性排序
5.2.3 基于区间数理论的因素组合链危险性排序
5.3 多车事故因素危险性分析
5.3.1 单一因素对事故的影响
5.3.2 基于区间数理论的单一因素危险性排序
5.3.3 基于区间数理论的因素组合链危险性排序
5.4 单车和多车事故因素危险性对比
5.5 危险性分析结果在事故主动预防中的应用
5.6 本章小结
结论与展望
论文主要结论
研究展望
参考文献
附录
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
长安大学;
