[發明專利]一種高速公路追尾事故風險實時預測方法

有效

• 申請號: 202110245304.4
• 申請日: 2021-03-05
• 公開（公告）號: CN112990563B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發明（設計）人: 苑仁騰;項喬君;甘婧;王明遠
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 田凌濤

本發明公開了一種高速公路追尾事故風險實時預測方法，方法包括分別獲取目標車輛在歷史時間段內和未來的預設時間段內時間序列的季節性時間趨勢序列、周期性時間趨勢序列、剩余殘差項序列，獲取在預設時間段內目標路段中發生的各追尾事故的在發生時刻向歷史時刻方向的預設時間段內的時間序列的季節性時間趨勢序列、周期性時間趨勢序列、剩余殘差項序列；基于時間規整算法，獲取各追尾事故與目標車輛的季節性時間趨勢相似性參數中的最大值、周期性時間相似性參數中的最大值、剩余殘差項相似性參數中的最大值，結合預測模型，獲取目標車輛發生追尾事故的預測值。本發明提供的方法獲取的預測結果準確，可對追尾事故分析進行實時預測。

技術領域

本發明涉及車輛安全駕駛技術領域，具體涉及一種高速公路追尾事故風險實時預測方法。

背景技術

高速公路在推動經濟發展的同時，由于其流量大、車速快、不同車型速度差異性大等特點，相比城市道路更容易發生重大交通事故。追尾碰撞為高速公路主要事故形態。在車輛行駛過程中，需要利用主動、實時和非集計對交通事故風險進行識別和預測，并采取主動的避險措施，避免事故的發生。基于事故數的交通安全屬于長期的后驗評價，樣本數量要求大，對事故原因的解釋性較差，無法進行主動防控。

為了解決該問題，國內外學者提出了交通沖突的概念，交通沖突指的是在可觀測條件下，兩個或兩個以上道路使用者在同一時間、空間上相互接近，如果其中一方采取非正常交通行為，如轉換方向、改變車速、突然停車等，除非另外一方也采用對應行為，否則，會發生碰撞。交通沖突技術能在事故發生之前觀測到大量數據，具有“大樣本、短周期、小區域、高信度”的統計學優點，被認為是未來交通安全領域最具有前景的研究方向之一。但是目前國內外基于交通沖突技術對公路追尾風險進行預測主要集中宏觀的區域或路段交通評價，存在如下問題：未充分考慮交通沖突的有效信息，預測不具備實時性和非集計性，在預測過程中交通沖突與事故的具體關系不明確，預測結果的可靠性低。

發明內容

本發明的目的：提供一種預測結果準確度高，且可以實時預測高速公路追尾事故風險的方法。

技術方案：本發明提供的高速公路追尾事故風險實時預測方法，用于對目標車輛在目標路段上的目標時刻時發生追尾事故的風險進行預測，方法包括如下步驟：

步驟1：獲取目標車輛在歷史時間段內各預設時刻的值，進而構建目標車輛在歷史時間段n內的時間序列；所述歷史時間段為當時時刻t向歷史時刻方向的預設時間段，所述值為車輛碰撞時間的倒數；

對該時間序列進行趨勢性分解，獲取目標車輛在歷史時間段n內時間序列的季節性時間趨勢序列S(t)、周期性時間趨勢序列C(t)、剩余殘差項序列Q(t)；然后進入步驟2；

步驟2：獲取在預設時間段內，目標路段中發生的I個追尾事故的事故數據；

分別針對各追尾事故i，1≤i≤I，執行步驟2.1至步驟2.2，進而獲取I個追尾事故中各追尾事故的季節性時間趨勢相似性參數、周期性時間相似性參數、剩余殘差項相似性參數：

步驟2.1：獲取發生追尾事故i的時刻向歷史時刻方向的預設時間段內的時間序列，進而獲取該時間序列的季節性時間趨勢序列S_i、周期性時間趨勢序列C_i、剩余殘差項序列Q_i；

步驟2.2：基于時間規整算法，分別對S(t)和S_i、C(t)和C_i、Q(t)和Q_i進行時間序列相似性判斷，進而獲取追尾事故i的季節性時間趨勢相似性參數周期性時間相似性參數剩余殘差項相似性參數

進入步驟3；

步驟3：獲取各追尾事故的季節性時間趨勢相似性參數中的最大值周期性時間相似性參數中的最大值剩余殘差項相似性參數中的最大值進入步驟4；