基于PNN 的山区高速公路路段安全状态评价

doi:10.3969/j.issn.1000-565X.2011.08.021

华南理工大学学报（自然科学版） ›› 2011, Vol. 39 ›› Issue (8): 113-117.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2011.08.021

基于PNN 的山区高速公路路段安全状态评价

温惠英¹罗钧¹李俊辉²

1．华南理工大学土木与交通学院，广东广州 510640; 2．广东交通职业技术学院城市轨道交通学院，广东广州 510650

收稿日期:2010-12-09 修回日期:2011-03-09 出版日期:2011-08-25 发布日期:2011-07-06
通信作者: 温惠英(1965-) ，女，博士，教授，主要从事交通安全、交通运输规划与管理、智能交通与物流技术等研究． E-mail:hywen@ scut.edu.cn
作者简介:温惠英(1965-) ，女，博士，教授，主要从事交通安全、交通运输规划与管理、智能交通与物流技术等研究．
基金资助:
国家自然科学基金资助项目( 50978106)

Safety State Evaluation of Freeway Section in Mountains Based on PNN

Wen Hui-ying¹Luo Jun¹Li Jun-hui²

1. School of Civil Engineering and Transportation,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China; 2. School of Urban Rail Transit,Guangdong Communication Polytechnic,Guangzhou 510650,Guangdong,China

Received:2010-12-09 Revised:2011-03-09 Online:2011-08-25 Published:2011-07-06
Contact: 温惠英(1965-) ，女，博士，教授，主要从事交通安全、交通运输规划与管理、智能交通与物流技术等研究． E-mail:hywen@ scut.edu.cn
About author:温惠英(1965-) ，女，博士，教授，主要从事交通安全、交通运输规划与管理、智能交通与物流技术等研究．
Supported by:
国家自然科学基金资助项目( 50978106)

摘要/Abstract

摘要： 在对路段安全状态和山区高速公路进行定义的前提下，提出了山区高速公路路段的定义及其安全状态评价指标及评价标准．通过在需要进行评价的路段以及路段的上游安装交通流信息采集设备来获取速度参数．以山区高速公路交通事故历史数据和实时的速度参数作为评价指标，参考提出的评价标准，建立了基于概率神经网络( PNN) 的路段安全状态评价模型．仿真结果表明，该模型能够对山区高速公路路段安全状态进行评价．

关键词: 高速公路, 山区, 安全状态, 评价, 速度参数, 概率神经网络

Abstract:

In this paper,first,the concepts of safety state of section and the freeway in mountains are defined and under such definitions,the concept of freeway section in mountains as well as the safety evaluation indexes and standard of the section is put forward. Then,the speed parameters are obtained by installing the traffic information collection equipment near the section requiring evaluation and its upstream. Finally,with real －time speed parameters and historical data of traffic accidents as the evaluation indexes,a safety state evaluation model of freeway section in mountains is established based on the proposed evaluation standard and the probabilistic neural network ( PNN) . Simulated results indicate that the proposed model is capable of evaluating the safety state of freeway section in mountains.

Key words: freeway, mountains, safety state, evaluation, speed parameter, probabilistic neural network

中图分类号:

温惠英罗钧李俊辉. 基于PNN 的山区高速公路路段安全状态评价[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2011, 39(8): 113-117.

Wen Hui-ying Luo Jun Li Jun-hui. Safety State Evaluation of Freeway Section in Mountains Based on PNN[J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2011, 39(8): 113-117.

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