平凸曲线组合均衡性对公路安全性的影响

U491.21; 为深入分析平纵线形组合均衡性与道路安全性的定量关系,针对"平曲线+凸竖曲线"线形组合(以下简称平凸曲线),采集了美国华盛顿4条州际道路477 km的道路线形及2011年至2018年的交通数据和事故数据,作为本研究的训练样本和测试样本.根据平纵线形组合特性,提出错位值、平曲线半径、竖曲线半径、平曲线长度和竖曲线长度为线形组合均衡性表征指标,采用决策树、随机森林和极端随机树3种机器学习模型,分析平凸曲线均衡性指标对亿车千米事故率的影响,其中随机森林模型的预测和拟合精度最高.基于随机森林模型进行敏感性分析和数值分析,结果表明:当平曲线半径大于2.8 km或竖曲线...

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Published in华南理工大学学报(自然科学版) Vol. 50; no. 7; pp. 76 - 84
Main Authors 王晓飞, 李思雨, 陈迷, 申天杰, 刘永, 肖鹏
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华南理工大学土木与交通学院,广东广州510640%广州公路工程集团有限公司,广东广州510599%华南理工大学土木与交通学院,广东广州510640 01.07.2022
广东省现代土木工程技术重点实验室,广东广州510640%广州市市政工程设计研究总院有限公司,广东广州510062
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ISSN1000-565X
DOI10.12141/j.issn.1000-565X.210658

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Summary:U491.21; 为深入分析平纵线形组合均衡性与道路安全性的定量关系,针对"平曲线+凸竖曲线"线形组合(以下简称平凸曲线),采集了美国华盛顿4条州际道路477 km的道路线形及2011年至2018年的交通数据和事故数据,作为本研究的训练样本和测试样本.根据平纵线形组合特性,提出错位值、平曲线半径、竖曲线半径、平曲线长度和竖曲线长度为线形组合均衡性表征指标,采用决策树、随机森林和极端随机树3种机器学习模型,分析平凸曲线均衡性指标对亿车千米事故率的影响,其中随机森林模型的预测和拟合精度最高.基于随机森林模型进行敏感性分析和数值分析,结果表明:当平曲线半径大于2.8 km或竖曲线半径大于58 km时,平、竖曲线半径的增大对线形安全性影响较小.文中同时研究了平曲线半径较小时均衡性表征指标与事故之间的关联性,并推荐安全性较高的取值范围.研究结论可为后续平纵线形组合的定量优化设计和安全性改善提供参考.
ISSN:1000-565X
DOI:10.12141/j.issn.1000-565X.210658