高速公路安全服务水平分级方法研究

2020-11-27李兔照

商品与质量 2020年27期

李兔照

山西交通实业发展集团有限公司山西太原 030000

交通里程的快速增长不仅促进了交通运输和经济的快速发展，也带来了更多的交通事故。因此，非常有需要对于高速公路的安全情况进行应有的评价，但对其他的一些分段的安全和水平还无法明确解释，因此本文对高速公路路段划分进行了相关研究！其的分类等安全和服务等级源于公路服务水平的观念，其用来现实一些公路的交通情况和安全情况的好坏，和一些驾驶人员乘客再公路行驶时可以用的质量[1]。同一公路的安全服务水平是指公路安全服务质量而公路自身能够提出的的交通安全，以及交通事故所能反映的公路交通状况。

1 高速公路安全服务等级划分的目的和意义

其可以从侧面反映出调研科所提出的安全服务水平，虽说高速道路在设计之初就秉承着质量好，要求严格，道路情况良好，设备设施，维护检查更加严格，但事故仍高发，这给我国跟事故人员造成了很大的损失，经济跟精神的巨大折磨，因此，非常需要给高速公路的分段的服务等级划分，以为以后的公路分段分类的严格管理提供主要的地基[2]。

（1）出发从公路安全的方面看，分段规划使目标更加具有方向性，能道路安全服务水平的分类提供了坚实的地基。

（2）公路的所有分段都有明确的等级划分安全，方便对各个分段安全的状况进行比较分类。

（3）为不同安全等级的部门分层管理奠定坚实的基础。

2 安全服务级别分类

某国的高速公路运行手册把公路安全服务的水平划分为六个等级：A、B、C、D、E、F。A 级别的服务水平的离线运行条件最好，F 级别的服务水平的离线自主运行最不好。交通通过数量、运行时汽车的状态、速度作为评判标杆，将安全服务的等级分为即A、B、C、D、E、F 等级。

A 级、安全服务水平：表示该分段的安全情况优良。在限定的高显著性水平下，所有评价指标均低于平均值，为驾驶员和乘客提供了最高的安全水平。

B 级、安全服务水平：表示该分段的安全状况良好。在一定的置信水平下，各评价指标均低于平均值，可为驾驶员和乘客提供更高的安全水平。”各项指标再次降低的可能性不大，在保持目前水平的基础上，可以采取适当措施，进一步增强安全水平。”

C 级、安全服务水平：该分段的安全状况不如B 级服务水平，大多数的评分标准均少于平均水平，能够为驾驶人员跟乘客提供比较安全的运行条件。

D 级、安全服务水平：该分段安全状况较差，一些评分水平略高于平均水平。各指标进一步降低的可能性较大，很需要对分段开始对应的安全维护跟维修。

E 级、安全服务水平：分段的状况，安全性较差。一些明显的安全水平之上，各个指标几乎为平均水平，驾驶人员在开车前进时，行驶条件较差，”各项指标进一步降低的可能性很大，分段安全状况亟待改善。”

F 级、安全服务水平：该分段的状况安全性非常差，汽车在该安全服务水平的分段驾驶时很危险。

3 安全服务级别分类方法选择

在前一章中，本文提出了一种基于概率分布的高速公路分段安全服务水平分类方法。该方法通过建立单位长度事故率、单位长度伤害率、单位长度死亡率的加权综合值与交通量的关系，将高速公路安全服务水平划分为六个等级，我们希望利用现代计算机技术建立一种新的安全服务水平分类方法[3]。该方法可以摆脱单一评价指标对安全服务等级划分的束缚，使安全服务等级分类工作更加智能、方便、快捷。

目前，国内外对基于多指标的公路安全服务水平分类研究较少。多指标输入所决定的最终输出特征与脑神经网络处理问题的过程非常相似。因此，本文采用神经网络对多指标安全服务水平进行分类神经网络模型有很多种，虽然这些模型已经得到了广泛的应用，但是它们对于人脑的特点并不是很完整，因此在功能上也存在很多不足。例如，多层前向网络，其缺点如下：

（1）必须在/平稳的0 环境中运行；

（2）在学习过程中要不断调整网络的权重系数；

（3）误差标准不能根据环境的变化而调整；

（4）学习缓慢；

人脑有许多明显的特征：

（1）学习风格是自主的，可以在复杂的、非平稳的和/或干扰的环境中学习，即自学习0；

（2）人脑储存和检索的信息具有明显的自组织特性；

（3）脑内存在神经元侧向抑制的现象，即神经元可按其所处的区域分为不同的组。某一区域的神经元接受该区域和其他区域的刺激以及该区域其他神经元的侧向抑制。”

大多数神经网络模型通过导师学习规则对学习样本给出/正确答案0，然后网络根据误差的大小判断输出误差，并提高自身权重，提高正确解决问题的能力然而，由于缺乏对多属性安全服务水平分类的研究，目前还没有一个正确的预测模型，本文采用自组织神经网络对多指标安全服务水平进行分类。