- 文献综述（或调研报告）：
文献综述
- 前言
道路交通是适合短距离出行的灵活便捷的方式，同事也是不安全因素最多的出行方式。交通事故问题一直是交通领域科学研究的重点问题，国内外学者也对此做了大量研究，发现了许多与道路交通相关的影响机理与事故模式。从事故黑点识别研究与数据挖掘在分析交通事故中的应用两个角度归纳总结国内外研究成果，可以借鉴前人研究的经验与方法，找到更加符合道路交通事故特性的研究方法。
- 事故黑点研究
2.1国外研究现状
交通事故黑点就是指道路上事故显著突出的路段或交叉口，其在单位时间内发生的事故数超过规定值且具有偏向某种事故类型的特性[1]。最早提出事故黑点识别方法的是美国佛罗里达州的交管部门，该机构提出的方法是——事故数法，即将某一路段某一时间内发生的事故数作为唯一的识别指标。尽管该方法十分便捷又节省人力，但它容易将交通量大事故率低的路段误判为事故黑点。西方发达国家对事故黑点的研究开展较早，从20世纪40年代到50年代，逐渐形成了事故数法、事故率法、矩阵法、当量事故数法等一系列黑点识别方法。1956年，澳大利亚教授Norden等人提出了质量控制法，首先假设路段事故数服从泊松分布，然后根据显著性水平确定置信区间，将事故率超出上限值的路段识别为事故黑点[2]。尽管该方法要求事故率符合泊松分布、应用范围有限，但该方法将数学分析的思想引入了黑点识别领域，为后续研究提供了思路。
近年来，识别事故黑点的方法不断推陈出新，评价道路安全状况也不再局限于简单的统计指标。
2011年，Murat[3]在探究事故类型与事故影响因素（公路几何线形、交通流量、平均车速、事故率）的关系时，采用了信息熵的方法来测定事故黑点的交通安全水平。2013年，Juan de Ontilde;a[4]等人考虑到交通事故记录数据的差异性，结合潜类聚类与贝叶斯的方法分析某乡村的公路交通事故黑点。 同年，Michal[5] 等人将核密度估计与聚类算法相结合进行道路黑点识别，结果证明该方法识别准确率较高。2014年，Simon Washington[6]等人提出了分位数回归法来进行道路黑点识别，并探究与道路安全有关的因素之间是否相关、相关方向以及相关强度。2017年，Miroslav Rosić[7]等人使用DEA（数据包络模型）和TOPSIS法对塞尔维亚27条公路的安全状况进行评价，用复合指标作最终评判指标，其结果通过了当地交管部门的实证测试。
2.2国内研究现状
我国高速公路建设起步较晚，事故黑点识别研究也相对落后。通过借鉴国外研究黑点识别的研究成果，国内学者也探索出了一系列思路与方法，这对我国构建高速公路安全行驶环境具有重要意义。
2005年，裴玉龙[8]等人提出了鉴别道路交通事故多发点的模糊评价法，还在此基础上建立了二层模糊数学评价模型，以哈尔滨市区内部分道路路段及交叉口的交通事故多发点作为应用示例进行了道路交通事故黑点鉴别，该方法在道路交通条件相差较大时，仍可保证鉴别精度。2008年，张力[9]应用GIS相关技术和主成分分析模型，对莫路段进行黑点分析和显示表达，得出结论该路段的S型弯道设计存在缺陷，需要加强行人交通管理。2009年，袁浩[10]等人在累计频率法的基础上，编制相应程序重新划分路段单元，多次搜索事故多发路段位置，结果表明该方法可以有效减少事故黑点的鉴别遗漏。2015年，长安大学学者[11]提出了多维衡量系统安全的概念，对孤立指标，例如死亡率，构建基于TOPSIS-RSR（秩和比法）道路安全风险评估模型，结果证明了该模型是多标准评价的宝贵工具。同年，辛督强[12]选取了5个相对评价指标，应用熵权-TOPSIS法对陕西省10个地级市的道路交通安全水平进行了综合评价。虽然该方法给出的是以地区为单位的道路安全粗略评价，但客观地对各指标赋予权重且清晰地表现出各地区路段的差异程度，所以该方法可以作为路段黑点鉴别的一个重要启示。
2.3国内外文献综评
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
