【摘要】：針對水上交通安全問題,基于ISODATA算法和水上交通事故等級綜合加權(quán)平均法,構(gòu)建水上交通事故黑點(diǎn)識別模型。結(jié)合道路交通黑點(diǎn)及現(xiàn)有水上交通多發(fā)區(qū)的研究方法,定義水上交通事故黑點(diǎn);采用ISODATA算法分析水上交通事故空間分布特征,實(shí)現(xiàn)對水上交通事故空間的構(gòu)建;對水上交通事故等級梯度賦值,以量化事故的嚴(yán)重程度,利用等級綜合加權(quán)平均法確定黑點(diǎn)閾值。并以深圳西部港區(qū)水上交通事故為例進(jìn)行模型應(yīng)用,共識別出10處事故黑點(diǎn)及其邊界,表明水上交通黑點(diǎn)識別模型能有效識別水上交通黑點(diǎn)的空間分布及特征,為水上交通安全狀態(tài)分析提供了一種度量方法。
[Abstract]:Aiming at the problem of water traffic safety, a black spot recognition model of water traffic accident is constructed based on ISODATA algorithm and comprehensive weighted average method of water traffic accident grade. Combined with the research methods of road traffic blackspots and existing waterborne traffic accident blackspots, this paper defines the waterborne traffic accident blackspots, analyzes the spatial distribution characteristics of waterborne traffic accidents by using ISODATA algorithm, and realizes the construction of waterborne traffic accident space. The grads of water traffic accidents are assigned to quantify the severity of the accidents and the blackspot threshold is determined by the comprehensive weighted average method. Taking the water traffic accident in the west of Shenzhen as an example, 10 accident black spots and their boundaries are identified, which shows that the water traffic black spot recognition model can effectively identify the spatial distribution and characteristics of the water traffic black spot. This paper provides a measurement method for water traffic safety state analysis.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)航運(yùn)學(xué)院;內(nèi)河航運(yùn)技術(shù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：湖北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014CFB856) 武漢理工大學(xué)自主創(chuàng)新研究基金項(xiàng)目(2015-zy-108)
【分類號】：U698

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本文編號：2138074