山区高速公路危险品运输风险评价与安全保障系统

论文摘要

随着社会对危险货物需求量的迅速增长,道路危险货物的运输量也在相应的上升。但由于我国危险品运输行业的基础比较薄弱,从业人员及各相关管理部门不能适应现代危险品运输形式的需求,使得道路危险品运输事故频繁发生,事故造成的危害程度也越来越严重。因此,危险品运输风险评价及运输安全保障系统的构建对有效控制危险品运输事故的发生、减少人员伤亡及财产损失、维护社会稳定具有重要意义。论文分析了国内外危险品运输风险评价的现状及发展趋势,介绍了危险品的相关概念及运输的安全要求;依据事故发生的特性,采用时间序列法及神经网络技术,建立了神经网络时序预测模型;通过对山区高速公路危险品运输事故及事故原因的分析,基于道路因素,提出了选取弯、坡路段、桥梁段、隧道段等特殊路段作为风险评价的因素,对危险品运输风险进行评价;依据数学概率理论,建立了基于道路因素的危险品运输风险评价的概率计算模型,并提出了道路危险品运输风险评价指标及评价方法,以重庆市某高速公路为例进行了实例分析。通过对我国山区高速公路危险品运输事故的分析,根据我国山区高速公路行车安全的实际情况及山区高速公路行车环境对行车安全的影响,构建了由行车安全环境系统、车辆监控系统、紧急救援系统及安全信息系统组成的危险品运输安全保障系统的理论框架,为山区高速公路危险品运输安全保障系统技术方案的实施打下了理论基础,为决策者和道路使用者提供了一种有效的决策依据。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.1.1 选题背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 论文研究的主要研究内容和方法
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 技术路线
• 第二章 危险品运输风险分析与评价
• 2.1 危险品的危害
• 2.1.1 危险品定义
• 2.1.2 危险品的分类
• 2.1.3 危险品的危害特性
• 2.2 危险品运输的安全要求
• 2.2.1 危险品运输的特点
• 2.2.2 危险品运输安全要求
• 2.3 危险品运输风险分析与评价
• 2.3.1 危险品运输风险分析
• 2.3.2 基于经典风险理论的危险品运输风险评价
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于神经网络的交通事故预测
• 3.1 概述
• 3.2 交通事故的预测
• 3.3 预测的基本原理
• 3.4 基于神经网络的交通事故预测
• 3.4.1 交通事故预测的作用
• 3.4.2 交通事故预测常用的方法
• 3.4.3 基于神经网络交通事故预测方法概述
• 3.4.4 人工神经网络简介
• 3.4.5 预测模型的建立
• 3.4.6 模型的应用
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于道路的危险品运输风险评价因素的确定
• 4.1 山区高速公路危险品运输事故特点
• 4.2 山区高速公路危险品运输事故成因
• 4.3 基于道路因素的山区高速公路交通事故成因分析
• 4.4 基于道路因素的风险评价因素的确定
• 4.5 本章小结
• 第五章 基于道路的危险品运输风险评价方法及实例
• 5.1 概述
• 5.2 危险品运输风险概率的计算方法
• 5.3 实例分析
• 5.3.1 彭黔高速公概况
• 5.3.2 预测参数的确定
• 5.3.3 预测结果及风险分析
• 5.3.4 本章小结
• 第六章 山区高速公路危险品运输安全保障系统
• 6.1 系统的构建思路
• 6.2 系统的组成及功能
• 6.3 系统实施技术及方法
• 6.3.1 行车环境系统
• 6.3.2 车辆监控系统
• 6.3.3 应急救援管理系统
• 6.3.4 安全信息系统
• 6.4 本章小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 研究工作及结论总结
• 7.2 创新点
• 7.3 不足与展望
• 致谢
• 参考文献
• 在学期间发表的论著及取得的科研成果
• 附录