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平凸曲线组合均衡性对公路安全性的影响
文献摘要：
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.
文献关键词：
公路线形;道路安全;平凸曲线;组合均衡性;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
王晓飞;李思雨;陈迷;申天杰;刘永;肖鹏
作者机构：
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;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
文献出处：
引用格式：
[1]王晓飞;李思雨;陈迷;申天杰;刘永;肖鹏-.平凸曲线组合均衡性对公路安全性的影响)[J].华南理工大学学报（自然科学版）,2022(07):76-84
A类：
平凸曲线,组合均衡性
B类：
曲线组合,公路安全,平纵线形组合,道路安全,定量关系,竖曲线,国华,华盛顿,州际,道路线形,交通数据,事故数据,训练样本,出错,平曲线半径,线长,表征指标,采用决策,决策树,极端随机树,机器学习模型,千米,事故率,随机森林模型,拟合精度,取值范围,公路线形
AB值：
0.223479
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