交通安全分析及其评价方法剖析ppt课件.ppt

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1、交通安全分析及其评价方法1提纲交通安全分析方法1事故原因调查法2事故原点分析法32交通安全分析方法各类事物缺乏可靠的历史资料，无法确定共有多少类别，按照亲疏程度将性质相近事物归入一类应用安全系统工程原理和工程技术方法，对潜在的危险因素进行定性和定量分析，对危险的严重性进行评价对系统的危险性进行辨识，深入揭露事故的潜在原因，描述事故的因果关系交通安全分析方法模糊聚类安全检查表***事故树3模糊聚类分析方法基本思想：用相似尺度来衡量事物之间的亲疏程度（以样品间距离、相似系数衡量），并据此进行分类。把一些相似程度较大的样品（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的

2、样品（或指标）又聚合为另一类，直到把所有的样品（或指标）聚合完毕。4模糊聚类分析方法在聚类分析中，通常我们将根据分类对象的不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析两大类。1、不但可以了解个别变量之间的关系的亲疏程度，而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度。2、根据变量的分类结果以及它们之间的关系，可以选择主要变量进行回归分析或Q型聚类分析。1、可以综合利用多个变量的信息对样本进行分类；2、分类结果是直观的，聚类谱系图非常清楚地表现其数值分类结果；3、聚类分析所得到的结果比传统分类方法更细致、全面、合理。R型聚类分析Q型聚类分析变量分类样本分类相似系数距离法5模糊聚类分析方法聚

3、类分析过程61数据准备71数据准备Ｂ.数据标准化在实际问题中，不同的数据一般有不同的量纲，为了使不同的量纲也能进行比较，通常需要对数据做适当的变换。但是，即使这样，得到的数据也不一定在区间[0,1]上。因此，这里说的数据标准化，就是要根据模糊矩阵的要求，将数据压缩到区间[0,1]上。通常有以下几种变换：81数据准备91数据准备②0-1标准化也叫离差标准化，转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。③归一化102标定数据相似系数标定通过一定的标定方法，计算出事物集合内元素之间的相关度，为计算模糊矩阵做准备。（1）112标定122标定（4）绝对值

4、减数法13模糊聚类分析方法先把各个分类对象单独视为一类，然后根据距离最小的原则，依次选出一对分类对象，并成新类。如果其中一个分类对象已归于一类，则把另一个也归入该类；如果一对分类对象正好属于已归的两类，则把这两类并为一类。每一次归并，都划去该对象所在的列与列序相同的行。经过m-1次就可以把全部分类对象归为一类，这样就可以根据归并的先后顺序作出聚类谱系图。直接聚类法最短距离聚类法最远距离聚类法是在原来的m×m距离矩阵的非对角元素中找出 ，把分类对象Gp和Gq归并为一新类Gr，然后按计算公式计算原来各类与新类之间的距离，这样就得到一个新的（m－1）阶的距离矩阵；再从新的距离

5、矩阵中选出最小者dij，把Gi和Gj归并成新类；再计算各类与新类的距离，这样一直下去，直至各分类对象被归为一类为止最远距离聚类法与最短距离聚类法的区别在于计算原来的类与新类距离时采用的公式不同。最远距离聚类法所用的是最远距离来衡量样本之间的距离。14直接聚类方法15模糊聚类分析方法-案例16模糊聚类分析方法-案例117模糊聚类分析方法-案例2、模糊相似矩阵R18模糊聚类分析方法-案例19模糊聚类分析方法-案例20模糊聚类分析方法-案例21安全检查表安全评价也称危险评价或风险评价。是以实现安全为目的，应用安全系统工程原理和工程技术方法，对系统中固有或潜在的危险因素进行定性

6、和定量分析，得出系统发生危险的可能性及后果的严重性；并通过与评价标准对比得出系统的危险程度，提出改进措施。22安全检查表1、逐项赋值法对每一项检查内容赋予一定的分值，最后累计所有各项得分。2、加权平均法（1）对每项检查内容赋予不同的权重系数（2）对各项内容赋值（3）权重系数乘以各项分值（4）求和23安全检查表3、单项定性加权计分法（1）将检查结果分成4、5或6等，每个等级赋予不同的分值（2）每一项实际检查结果的分值（3）级别乘以每项分值（4）求和24***事故树法事故树分析（accidenttreeanalysis,ATA)可直接分析出事故发生的直接原因，深入揭示事故的

7、潜在原因。用于描述事故的因果关系，思路清晰、逻辑性强。25事故树法故障树分析法步骤1.熟悉系统：了解系统状态及参数，绘出工艺流程。2.调查事故：设想给定系统可能发生的事故。3.顶上事件：从中找出后果严重且较易发生的事故。4.确定目标值：求解事故发生的概率(频率)。5.调查原因事件：调查与事故有关的所有原因事件和各种因素。6.画出故障树：从顶上事件起，逐级找出直接原因的事件，直至所要分析的深度，按其逻辑关系，画出故障树。26事故树法7.分析：按故障树结构进行简化，确定各基本事件的结构重要度。8.事故发生概率：确定所有事故发生概率，标在故障树