[發明專利]一種營運車輛道路交通事故風險識別方法

有效

• 申請號: 201510418117.6
• 申請日: 2015-07-16
• 公開（公告）號: CN105070097B
• 公開（公告）日: 2017-05-03
• 發明（設計）人: 李方媛;姜坤
• 申請（專利權）人: 山東交通學院
• 主分類號: G08G1/16
• 分類號: G08G1/16
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種營運車輛道路交通事故風險識別方法，其特征是所述方法包括：

(1)獲取營運車輛道路交通事故數據S＝(S1,S2,…,Sn)，每一個樣本Si包含人員、車輛、道路環境和管理因素，梳理事故從安全狀態到事故發生的風險演變軌跡，提取事故連鎖反應的差異序列，并根據序列間事故誘發因素的連接關系，構建營運車輛道路交通事故連鎖反應的有向圖模型；

如果新模型與前一模型存在差異序列L＝(L₁,L₂,…,L_n)，將差異序列附加到初始樣本模型中，直到樣本數據處理完畢，此時新建成的初始模型即為有向圖模型；(2)基于有向圖與隨機Petri網的轉化原則，構建營運車輛道路交通事故連鎖反應的隨機Petri網模型；

(3)利用關聯矩陣的S不變量驗證上述隨機Petri網模型的結構性，然后通過構造與此隨機Petri網模型同構的馬爾科夫鏈，進行系統性能分析；

(4)獲取道路運輸企業的交通事故數據和安全管理數據，利用數據挖掘、統計分析和模糊德爾菲法計算變遷的發生概率，利用貝葉斯推理法計算庫所的發生概率；

(5)提取事故誘發因素的發生概率和連接關系，標記上述隨機Petri網模型的路徑數和路徑長度，按順序對此Petri網進行路徑搜索，計算并求取風險度最大的路徑，即關鍵事故鏈；

所述的路徑風險度P(p_i)表示庫所p_i的發生概率，P_i(t_j)表示庫所p_i對應的下一個變遷t_j被激發的發生概率；

所述關鍵事故鏈識別算法的步驟為：

a.設定L_max值為0，關鍵鏈序號n值為0；

b.設定鄰接矩陣Y和矩陣Z，其中鄰接矩陣Y存放Petri網模型節點間的連接關系和變遷的觸發概率，矩陣Z存放庫所的發生概率；

c.對所述Petri網模型的路徑數和路徑長度進行順序標記，分記為l和m；

d.從根結點P1出發，按照路徑號的順序分別對所述Petri網進行沿著有向弧的逆向搜索；

e.如果L(i+1)﹥L(i)，用L(i+1)值更替L_max值，并更替關鍵鏈序號n；

f.如果L(i+1)﹤L(i)，繼續進行路徑遍歷，直到所有路徑遍歷完成為止；

g.輸出L_max即關鍵事故鏈的風險度，并按照順序輸出關鍵事故鏈的所有事故誘發因素。

2.根據權利要求1所述的一種營運車輛道路交通事故風險識別方法，其特征是所述隨機Petri網模型是在考慮營運車輛道路交通事故耦合轉化特性的基礎上，建立營運車輛道路交通事故連鎖反應的綜合有向圖模型，并進行有向圖向Petri網的轉化得到的。

3.根據權利要求1所述的一種營運車輛道路交通事故風險識別方法，其特征是所述事故直接誘因對應的變遷發生概率是通過對道路運輸企業的交通事故數據進行數據挖掘和統計分析得到，利用模糊德爾菲法對道路運輸企業的安全管理數據進行分析得到相應變遷的發生概率，庫所的發生概率是利用貝葉斯推理法進行計算得到的。