【正文】 高架路段609變窄路段75窄路575橋梁718隧道144路段進出處523路側(cè)險要路段168其他特殊路段978從2008年、2009年不同路口路段的事故統(tǒng)計數(shù)據(jù)可看出：普通路段發(fā)生的交通事故比重最大，占到近80%，顯而易見，因為普通路段在路段中所占比重最大，發(fā)生的交通事故概率也就最大。另外三四枝分叉口也是交通事故高發(fā)地帶。交通事故在不同年齡人員的發(fā)生幾率在一定環(huán)境條件下，從統(tǒng)計角度也有一定的規(guī)律性。下面從傷亡人員年齡、性別、戶口三個方面研究我國交通事故傷亡人員特點表314 2008年傷亡人員年齡統(tǒng)計數(shù)據(jù)死亡人數(shù)數(shù)量占總數(shù)（%）合計7348410016歲211679歲7761012歲5851315歲7661620歲44422125歲58292630歲61403135歲73003640歲89774145歲88444650歲56025155歲61445660歲48846165歲335665歲以上7723表315 2009年傷亡人員統(tǒng)計數(shù)據(jù)死亡人數(shù)數(shù)量占總數(shù)（%）合計6775910016歲189979歲6951012歲4671315歲7081620歲39582125歲54912630歲54373135歲64963640歲80504145歲77884650歲55175155歲57485660歲48156165歲336465歲以上7326從2008年、2009年傷亡人員統(tǒng)計數(shù)據(jù)可看出，交通事故死亡者的年齡以2145歲青壯年居多，其他年齡段的人較少。這主要是因為青壯年行車次數(shù)多，在交通者中占的比例大的緣故。表316 2008年交通事故傷亡人員性別數(shù)據(jù)統(tǒng)計死亡人數(shù)受傷人數(shù)數(shù)量占總數(shù)（%）數(shù)量占總數(shù)（%）合計73484100304919100男65108223260女1737681659表317 2009年交通事故傷亡人員性別數(shù)據(jù)統(tǒng)計死亡人數(shù)受傷人數(shù)數(shù)量占總數(shù)（%）數(shù)量占總數(shù)（%）合計67759100275125100男51428198292女1633176833從2008年、2009年交通事故傷亡人員性別數(shù)據(jù)統(tǒng)計可看出：男性駕駛員，在交通事故死亡人數(shù)和受傷人數(shù)統(tǒng)計中占大比重,達75%以上。這主要是因為男性駕駛員數(shù)量占優(yōu)勢；其次女駕駛員相對男性駕駛員交通安全意識更強。表318 2008年傷亡人員戶口統(tǒng)計死亡人數(shù)數(shù)量占總數(shù)（%）合計73484100農(nóng)業(yè)40315非農(nóng)業(yè)33169表319 2009年傷亡人員戶口統(tǒng)計死亡人數(shù)數(shù)量占總數(shù)（%）合計67759100農(nóng)業(yè)40886非農(nóng)業(yè)26873交通事故死亡人數(shù)和戶口的關(guān)系從2008年、2009年交通事故人員戶口統(tǒng)計可看出：農(nóng)業(yè)戶口在交通事故死亡人員中占大比重。這主要是因為，當前社會下，農(nóng)村人口大量涌入城市，而農(nóng)民大多文化素質(zhì)低，交通安全意識淡漠，導致了他們成為交通事故的高發(fā)人群。第四章 道路交通事故預測道路交通事故預測是指：以一個地區(qū)或一條道路為研究范圍，通過調(diào)查等手段獲得研究范圍內(nèi)與道路交通事故有關(guān)的信息（歷史事故、道路設(shè)施、人口、車輛、道路線形、天氣等發(fā)展、變化的信息），依據(jù)這些信息，采用現(xiàn)代數(shù)學方法（統(tǒng)計學、灰色理論、模糊數(shù)學等），定量與定性相結(jié)合來判斷未來一段時間研究范圍內(nèi)的道路交通事故發(fā)生狀況，為掌握 和控制事故發(fā)展趨勢提供參考。道路交通事故預測按照預測目標可以分為事故率預測和事故數(shù)預測，事故率預測是用來揭示未來年事故發(fā)展趨勢，事故數(shù)預測是用來揭示未來年事故發(fā)展程度；按照預測方式可以分成定性預測和定量預測，定性預測是運用定性預測技術(shù)，對交通事故未來情況進行總體判斷，定量預測是運用定量分析技術(shù)，對交通事故未來狀況作出數(shù)量的估計，但在實際應(yīng)用中大多是定性和定量相結(jié)合來預測；按照預測范圍可以分為宏觀預測和微觀預測，宏觀預測是指對區(qū)域較大的總體性和趨勢性的交通事故進行預測，微觀預測是對某一地點、路段交通事故變化情況進行預測。（1）為交通安全管理部門提供道路交通事故發(fā)展建議，掌握事故發(fā)展趨勢，為制定交通安全管理對策提供參考。（2）為道路安全評價中事前評價提供未來的事故數(shù)據(jù)支持，以便評價事故安全程度。（3）對事故可以進行前后對比，總結(jié)事故發(fā)展規(guī)律，掌握事故發(fā)展特點，為制定針對性防范措施和交通法規(guī)提供依據(jù)。目前，國內(nèi)外交通事故的預測、分析，多采用數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法結(jié)合平滑處理和回歸分析的首都那，運用模糊數(shù)學或概率統(tǒng)計理論來進行。常用的預測方法包括回歸分析法，時間序列預測法，灰色預測，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測等等。下面分別對這幾種方法進行簡單的介紹?；貧w分析預測法是從分析研究各種社會現(xiàn)象之間的相關(guān)關(guān)系出發(fā)，確定回歸方程式，然后根據(jù)自變量數(shù)值變化，帶入回歸方程是進行預測的方法。用回歸分析法進行預測的基本思想是，雖然自變量和因變量之間沒有嚴格的確定性的函數(shù)關(guān)系，但是可以設(shè)法找出最能代表他們之間近似關(guān)系的回歸方程式，然后跟凝聚回歸方程式計算所要求的預測值。時間序列預測法是從分析時間序列的變化趨勢不惡整等信息中選擇適當?shù)哪Ｐ秃蛥?shù)建立預測模型，并根據(jù)慣性原則假定預測對象以往的變化趨勢會延續(xù)到未來，從而做出相應(yīng)的預測。該預測方法的一個明顯的特征是所用的數(shù)據(jù)都是有序的。這類方法預測精度偏低，通常要求研究對象具有相當?shù)姆€(wěn)定性，歷史數(shù)據(jù)量要大，數(shù)據(jù)分布具有較明顯的趨勢?；煦缡谴_定性非線性動力系統(tǒng)中出現(xiàn)的一種貌似無規(guī)則的、類似隨機的現(xiàn)象，他揭示了隱藏在無序和復雜想象背后的有序和規(guī)律，其在預測中的應(yīng)用較為廣泛。主要是通過對一維時間序列進行想空間重構(gòu)，恢復系統(tǒng)的演化行為從而擬合出系統(tǒng)的演化規(guī)律。該法的缺點是需要的數(shù)據(jù)量大，很難判別是主觀混沌還是客觀混沌，而且不宜做長期預測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測方法是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性特性去逼近一個時間序列或者一個時間序列的變形，通過神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)清晰的邏輯關(guān)系，利用過去時刻的值表達未來時刻的值。利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來研究預測問題，一個很大的困難就能在于如何確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，當隱層節(jié)點太少時，預測的精度無法得到保證，太多時網(wǎng)絡(luò)在訓練過程中又容易陷入局部最小點而得不到全局最優(yōu)解?；疑A測的基本思路是，將已知的數(shù)據(jù)序列按照某種規(guī)則構(gòu)成動態(tài)或非動態(tài)的白色模塊，再按照某種變化、解法來求解未來的灰色模型。灰色預測的一個重要特點是，模型使用的不是原始數(shù)據(jù)序列，而是生成的數(shù)據(jù)序列。也就是說，灰色預測的數(shù)據(jù)，不是直接從生成模型的得到的數(shù)據(jù)，而是經(jīng)過還原后的數(shù)據(jù)，或者說通過生成數(shù)據(jù)的灰色模塊得到的預測值必須進行逆生成處理。該模型使用與數(shù)據(jù)量較少的場合。模型的選擇不是一成不變的。一個模型經(jīng)過多種檢驗才能判斷其是否合理，是否合格。只有通過檢驗的模型才能用來預測。對于一個具體問題，究竟應(yīng)選擇什么樣的預測模型，應(yīng)以充分的定性分析結(jié)論為依據(jù)。本文因為數(shù)據(jù)量較少，綜合以上介紹的幾種交通事故預測方法來看，灰色系統(tǒng)理論以“部分信息已知、部分信息未知”的小樣本，不確定問題為研究對象；通過對“部分”信息的挖掘，提取有價值的信息，實現(xiàn)對系統(tǒng)運行行為的正確認識，最適合作為本文的預測方法。道路交通事故灰色預測的原理、方法及所具有的特點表現(xiàn)在：(1)灰色預測方法認為，某一地區(qū)在某一時間區(qū)間內(nèi)的交通事故指標值，是在一定范圍內(nèi)變化的且與時間坐標有關(guān)的灰色量。該方法將原始數(shù)據(jù)整理成較有規(guī)律的生成數(shù)列后再進行研究、處理，避免了概率統(tǒng)計方法的大樣本、大工作量而其結(jié)果不理想的狀況。(2)數(shù)學模型GM(1，1)是一階單變量微分方程；這與以往的概率統(tǒng)計方法利用高散數(shù)據(jù)所建立的按時間作逐段分析、遞推、高散的模型有本質(zhì)的區(qū)別。(3)GM(I，I)灰色預測模型不是交通事故原始數(shù)學模型，而是生成數(shù)據(jù)序列模型；通過對生成數(shù)列的處理，使雜亂無章的原始數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出一定的規(guī)律(1，1)的建立過程GM(1，1)模型是最常用的一種灰色模型；它是由一個只包含單變量的一階微分方程構(gòu)成的模型。其一般形式為：其中，為非負的原始數(shù)據(jù)序列，為的一次累加生成序列，為的鄰均值等全生成序列。即：灰微分方程的白化方程為： 數(shù)據(jù)矩陣B為: 數(shù)據(jù)向量為： 待定參數(shù)列為： 數(shù)據(jù)預測模型為： 最后需要進行還原處理，作“生成數(shù)列”的逆運算，即進行還原處理得到預測模型。因為所以對于生成數(shù)列，可得到其還原數(shù)為：生成殘差為： 殘差均值為： 原始數(shù)據(jù)的方差為： 殘值的方差為： 后驗差比值為： 小誤差頻率為： 按P與C的大小，可將預測精度分為好、合格、勉強、不合格四類，各類的P與C值如表 所示表41 P與C值預測精度表精度等級好合格勉強不合格P=C=由于從2002年開始，某省交通事故數(shù)量、死亡人數(shù)及萬車死亡率等指標基本都呈逐年下降的一致的變化趨勢，為了使預測結(jié)果更加的準確，本次預測只選擇某省2003～2007年共五年的交通事故數(shù)據(jù)作為原始個事故次數(shù)分別數(shù)據(jù)。根據(jù)2003年新頒布的道路交通安全法，2004年以后的事故次數(shù)統(tǒng)計將一些可以現(xiàn)場處理的事故不計入交通事故。也就是說，2004年前后的交通事故統(tǒng)計口徑是不一致的，2004年以前的交通事故統(tǒng)計數(shù)據(jù)普遍偏大，尤以2002年為甚，經(jīng)過咨詢相關(guān)人員，認為如果按道路交通安全法頒布后的交通事故統(tǒng)計口徑計算，出去一些輕微事故，可將2003，2003，2004和2005年三年的交通事故次數(shù)分別計為6703，5551和4834次。預測所需數(shù)據(jù)如表所示：表42 交通事故數(shù)量、死亡人數(shù)及萬車死亡率表年份20032004200520062007事故次數(shù)67035551483442163803死亡人數(shù)971986889864796萬車死亡率GM（1，1）模型交通事故數(shù)量預測首先來預測未來五年內(nèi)的交通事故次數(shù)，其原始數(shù)列為：，做一次累加得1—AGO數(shù)列：。當時，；當時，，所以滿足準光滑型條件；具有準指數(shù)規(guī)律，可建立GM（1，1）模型。 可得時間序列預測方程式：還原得：。后驗差比值，小誤差頻率，預測精度較高。所以2008～2012年的交通事故預測數(shù)量如表所示：表43 交通事故預測表年份20082009201020112012事故次數(shù)35823240293326542401從2008年、2009年、2010年交通事故真實事故起數(shù)對比可得，預測結(jié)果較準確。GM(1)殘差修正模型死亡人數(shù)及萬車死亡率預測同理，運用GM(1,1) 殘差修正模型，可得20082012年交通事故死亡預測人數(shù)和萬車死亡率如表44所示：表44 交通事故死亡人數(shù)及萬車死亡率預測表年份20082009201020112012死亡人數(shù)787764751747732萬車死亡率預測結(jié)果分析：2002年以前的交通事故逐年增加，至2002年達到高峰。2002年以前，雖然車輛保有量比較少，但是由于道路資源比較少，等級低，路況差，安全設(shè)施缺乏，再加上管理的缺失，交通事故的逐年增加也不足為奇了。2002年后，公路等級迅速提升，管理水平也逐步提高。五年來，在機動車保有量成倍增長的情況在，交通事故數(shù)量卻逐年下降，幾乎減少一半，這說明交通安全工作還有很大的潛力可挖，在今后5年，只要加強管理，落實交通事故預防對策，交通事故數(shù)量必將繼續(xù)下降。因此，可以肯定地說，交通事故數(shù)量預測結(jié)果是非常合理的。這幾年來，死亡人數(shù)雖然在逐年下降，但相對那個對交通事故次數(shù)的下降程度，死亡人數(shù)的下降熟讀顯得比較緩慢，如前所述，就萬車死亡率指標來說，某省比全國平均水平高出很多。按照這個趨勢預測出來的死亡那個人數(shù)據(jù)愛你更富也不是太明顯，隨著機動車保有量的不斷增長，萬車死亡率將逐年平穩(wěn)下降，但人不能掩蓋死亡人數(shù)太多的事實。這反映出目前重大交通事故比較多，在今后幾年的交通安全管理工作中應(yīng)該將重點放在交通事故黑點治理和諸如酒后駕車、無證駕車等嚴重的違法行為的治理上，使得惡性事故得到有效的遏制。第五章 交通事故防治的對策研究交通事故是在一定條件下發(fā)生的動態(tài)過程，具有很大的隨機性和偶然性。但是，只要我們采取的對策恰當，交通事故是可以預防和控制的。下面針對交通事故影響因素分析和我國交通事故特點對交通事故防治從人的安全性、車輛安全技術(shù)、道路、安全管理幾個方面提出對策。根據(jù)調(diào)查統(tǒng)計，在各種復雜系統(tǒng)中發(fā)生重大事故或故障的60%～90%都是由人的差錯造成的，因此，人們把提高系統(tǒng)安全的努力，從重點研究機器設(shè)備故障轉(zhuǎn)移到重點研究人的失誤上，道路交通安全系統(tǒng)的發(fā)展亦是如此，正在研究建立的道路交通事故預防體系就體現(xiàn)了該發(fā)展趨勢。本文下面從主動安全性和被動安全性兩個角度對人