唐棠

移动互联网的发展为高速公路行驶车辆信息的获取提供了新的途径，也为预防高速公路事故发生的研究提供了新的思路。据此提出将传统的高速公路运营方拥有的车辆检测器数据结合手机实时提供的速度与位置信息构建出面向高速公路上运行车辆的高速公路行车安全预警服务系统。系统运用车辆的行驶信息对断面的车辆检测器数据进行了“加密”，理论上可提高车辆安全预警的精度。

本文的研究内容围绕预警服务系统中基本路段的行车安全预警模型研究展开。行车安全预警模型的构建与使用基于车辆检测器数据和车辆位置、速度数据等两类来源的数据提供的支持。

首先，进行交通流安全实时预警模型的研究。通过对历史事故数据与相对应的事故发生前的车辆检测器数据的筛选得到建模的基础数据。在此数据的基础上利用主成分分析达到降维和去除变量相关性的目的，得到保留了基础数据主要信息的9个不相关变量。由于样本中存在不平衡数据集的问题，所以采用SMOTE和ADASYN两种过采样方法实现对不平衡数据集问题的处理并进行效果比对，最终选定ADASYN方法。模型的建立选用支持向量机方法，将处理后的样本数据分为测试集与训练集，通过模型的多次训练比选最终得到一个以车辆检测器数据为输入变量的交通流安全实时预警模型。

其次，利用车辆的实时信息和检测器信息构建出了用于表征车辆行驶风险的车速偏离系数指标。车速偏离系数指标与行车风险程度的关系通过Aimsun仿真二次开发中写入车速偏离系数指标计算与微观碰撞概率风险计算的方法获取统计分析数据，初步得到不同流量状态下的车速偏离系数控制阈值。

再次，在交通流安全实时预警模型的基础上，结合车速偏离系数指标构建出了基本路段的行车安全预警模型。模型的逻辑概括如下：交通流安全实时预警模型负责对检测器周边一定区域范围内的车流状态进行预警，若车流状态被判定为不稳定则启动对预警范围内被追踪车辆的监控；对被追踪车辆在前一段时间内车速与检测器车速进行计算得到车速偏离系数，若系数达到一定阈值则认为需要对该车发送相应的预警提示。

最后，采用仿真二次开发的方式将基本路段行车安全预警模型算法写入仿真软件运行的逻辑中，实现对系统内仿真车辆的基本路段行车安全预警服务。行车安全预警模型在仿真中的实现为将来模型移植到实际的预警系统中奠定了工作基础，也验证了模型算法实现的可行性。

关键词：高速公路安全，实时碰撞风险预测，车辆检测器，支持向量机，Aimsun