贺玉龙，陈兵硕，高鹏旺，刘 磊，迟佳欣

(北京工业大学 城市交通学院，北京 100124)

0 引 言

高速公路给出行带来巨大便利。交通运输部2019年交通运输行业发展统计公报显示，目前我国高速公路里程已达到14.96万公里，居世界第一。然而由于行车速度快、交通量大，高速公路每百公里事故率、死亡率、受伤率都是普通公路的3倍以上[1]。高速公路上事故频发，严重影响了通行效率和人民生命财产安全。为了解高速公路上行车风险程度，提出针对性的处置管理措施，有必要进行高速公路交通安全评价研究。交通安全是人车路环境大系统综合作用的结果，车辆在高速公路上的运行受到多种复杂因素相互干扰影响，选用科学有效的方法对这些因素进行分析挖掘是高速公路交通安全评价的关键一环。

在交通安全评价中，常用方法有模糊综合评判法、层次分析法、BP神经网络法等。然而模糊综合评判法难以客观确定隶属度函数，计算过程复杂分辨率差。层次分析法多依靠专家主观经验，指标过多时数据分析量大，权重难以确定。BP神经网络法需要选取典型样本组成训练集，且算法收敛速度慢、结构选择不一，均会对评价结果带来影响。未确知测度理论能够较好地解决不确定性、复杂影响因素的问题。该模型既可以吸取专家测评经验，又可以充分利用客观指标属性状态，获得指标未确知测度，对主客观指标进行评判分析，从而有效处理不确定信息，结果可靠性强。……