高速公路事故预测模型

为了掌握高速公路未来的安全状况,通过有效地控制各种影响因素,减少交通事故,增进高速公路安全,在路段划分和影响因素分析的基础上,利用收集的多条高速公路数据建立了基于广义线性回归的高速公路事故预测模型,通过比较泊松、负二项、零堆积泊松和零堆积负二项4种概率分布模型回归的结果,最终确定了负二项分布形式的事故预测模型,并利用弹性分析的方法确定了模型中单个变量对事故的边际影响.研究表明:环境变量和交通流变量对事故的发生有较大影响.

基于神经网络的山岭重丘区高速公路事故预测模型

针对山岭重丘区高速公路基本路段的事故预测问题开展研究。依据平纵几何线形对路段单元进行划分,基于粗糙集理论中可辨识矩阵的约简算法选择出了对事故发生有突出影响的几何线形指标变量。依据筛选出的线形指标,界定了事故预测路段单元并给出了预测单元空值项的赋值方法。针对事故率与几何线形指标、交通量之间复杂的非线性关系,建立了Elman神经网络事故预测模型,可对事故预测单元进行事故预测。应用标定出的预测模型进行敏感性分析,确定出了各线形指标、AADT等与事故率的关系。通过与基于实际事故数据统计得到的关系进行对比,验证了该模型在交通安全机理上的可靠性。模型应用结果表明:该模型具有较大的可移植性和对山岭重丘区高速公路的通用性。

考虑空间自相关的贝叶斯事故预测模型

依托美国佛罗里达州Hillsborough县的数据建立区域安全预测模型.将该县重新划分为200,500,700个交通安全分析小区;提取小区层面路网特征数据、出行数据和其他影响因素,考虑空间自相关特性,建立贝叶斯空间模型;分析小区层面影响因素的安全效应,评价不同分区规模对安全因素效应的影响.对比传统的泊松模型和泊松-对数正态模型,贝叶斯空间模型具有更高的数据拟合度;分区数目越多,空间因素在随机因素中的比重越高;同一种分区下,路网特征变量的安全效应具有鲁棒性;限速大于56km的路段总长度是预测安全水平的主要指标.

Poisson系列交通事故预测模型特点分析及应用

针对Poisson系列交通事故预测模型中的Poisson、负二项、广义负二项、零堆积Poisson和负二项等多种模型形式及验证方法进行了系统分析和总结,在此基础上结合实际工作经验总结了影响建模结果的重点因素,并进行了实例分析。研究分析表明在实际建模工作中影响建模精度的因素包括模型中变量的选择、模型类型的选择、模型函数形式的确定、因变量类型的选择等。此外,研究人员的建模经验对于最终建立模型的优劣也起很重要的作用。

考虑车道变换影响的高速公路交通事故预测模型研究

考虑车道变换可能对交通安全造成不利影响,结合广东省3条高速公路64个路段的交通运行状况数据和交通事故历史数据,利用负二项分布预测方法,建立并标定了基于交通量、路段长度、车道变换次数、大型车变道比例、单位里程变道次数等5个解释变量10组不同组合的交通事故预测模型。通过计算各组模型的Akaike信息量准则指标,得到了3组权衡了模型结构(即解释变量数量)和数据拟合度的最优模型。结果表明,虽然3组最优预测模型的预测精度仍有待提高,但是考虑车道变换影响的交通事故预测模型明显优于其他模型。这说明与车道变换相关的变量可以作为交通事故预测的有效解释变量,并且引入该类型变量可以更好地预测高速公路交通事故的发生。

基于线形指标的山岭重丘区高速公路事故预测模型

依据我国山岭重丘区高速公路几何线形和交通事故数据,建立了基于交通流量和几何线形指标的高速公路基本路段事故预测模型。首先,基于几何线形条件对基本路段进行了划分,确定了路段单元。其次,分析并确定了理想线形条件的范围,建立了理想线形条件下的基本事故率预测模型。再次,应用BP神经网络与敏感性分析相结合的方法,确定出了对事故发生有突出影响的道路纵坡、平曲线半径和直线段长度3个线形指标,并确定了上述线形指标的事故率修正系数。依据基本事故率预测模型及事故率修正系数即可进行事故预测。模型验证结果表明:该模型能够对路段单元进行事故预测,事故总体预测值与实际值的相对误差在-5.85%^-7.87%之间。

基于BP神经网络的高速公路事故预测模型

依据收集到的山岭区和丘陵区高速公路的几何线形、交通量和事故数据,建立高速公路路段基于几何线形指标和交通量的事故预测模型。利用平均影响值法对几何线形指标进行相关性检验,满足与事故率相关性条件的线形指标包括直线段长度、平曲线半径、偏角、竖曲线半径和纵坡坡度,根据检验结果划分事故预测单元。建立基于BP神经网络的事故预测模型,验证了模型在具体路段上的适用性。对模型进行灵敏度分析,确定各线形指标对事故率发生的影响程度。验证结果表明:模型准确度达到88%,该模型对山岭区或丘陵区高速公路基本路段具有广泛的适用性,对具体路段的预测具有较高的精度。

我国双车道公路普通路段路侧事故预测模型研究

针对双车道公路路侧事故的各种影响因素,建立适合我国国情的双车道公路路侧事故预测模型,探索双车道公路路侧事故的分布规律。研究中根据我国双车道公路两侧用地情况,把公路划分为普通路段、村庄路段和交叉口路段,并对普通路段进行了路侧事故预测模型研究,主要内容包括普通路段的划分、路侧事故的定义、路侧危险度的划分、模型的结果自检验以及应用检验等等。研究结果表明交通量、货车比例、平曲线用长度加权的弯曲度、所在地域对路侧事故率的高低有较大影响,模型验证结果表明路侧事故预测值和实际值呈现一致性。

高速公路大区段交通事故预测模型研究

针对交通事故记录位置精度较低和路段划分过短可能引起的分析结论偏差问题,探讨了大区段划分条件下高速公路交通事故预测模型的构建方法。结合辽宁省5条高速公路的交通事故数据和道路交通条件数据,提出了基于高速公路天然节点(互通式立交和服务区)的大区段划分方法。构建了处理大区段内指标异质性的模型变量,应用积分-微分方法确定了变量模块,进而利用负二项回归方法建立了高速公路交通事故预测模型。研究表明:在大区段条件下,年平均日交通量、累积纵坡和标志密度等变量的事故预测模块为Hoerl函数,累积曲率为幂函数,而挖方段比例为指数函数;路段长度、年平均日交通量、累积纵坡和标志密度等因素对大区段上的交通事故发生具有显著影响,且考虑这些变量的模块式模型具有较高的预测精度。

我国双车道公路碰撞事故预测模型研究

笔者对超过4000km双车道公路的碰撞事故进行了调查和研究,在分析碰撞事故相关影响因素的基础上,建立了我国双车道公路碰撞事故预测模型.

高速公路纵面设计微观事故预测模型研究

介绍以道路设计要素的安全机理分析为基础 ,以统计分析为研究手段 ,针对高速公路纵面设计要素以及相关的要素组合、衔接方式所建立的事故预测模型。该模型体系可为公路安全设计。

我国双车道公路事故预测模型研究中数据采集

事故预测模型的研究可为公路设计人员提供有效的安全设计工具。该研究需要大量基础数据的支撑,数据采集量的大小、数据质量和数据分析水平直接决定研究成果的优劣。笔者在双车道公路事故预测模型研究过程中,对我国双车道公路安全影响要素进行分析,确定基于现有条件下比较理想的数据采集对象,总结了数据采集的方法及其不足之处。具体包括数据采集的范围,样本量的需求,事故数据、交通组成数据、路侧、接入口和路线数据采集的方法、数据处理方式等。

基于事故修正系数的山区高速公路事故预测模型

为量化分析山区高速公路线形指标对交通事故发生及严重程度的影响,引入事故修正系数(CMF)概念,提出基于CMF的高速公路交通事故预测模型。验证事故数据服从零膨胀负二项(ZINB)分布,并标定10个不同线形组合路段的基本事故预测模型;在界定理想条件的基础上,借助优势比分析方法,建立10个不同线形组合相对于基本预测模型的CMF模型;通过弹性分析识别出对不同严重程度事故有显著影响的因素,并以此分析山区高速公路线形指标及线形组合的安全效应。研究结果表明:CMF能够定量反映不同线形组合的风险效应,且其值越高,事故率及事故严重程度可能更高;山区高速公路中,平曲线缓坡组合相对安全,平曲线陡坡组合、平曲线竖曲线组合均有较高的事故风险;平曲线与凹型竖曲线组合时的风险会略低于其与凸形竖曲线组合;控制纵坡度、减少平竖曲线的组合均有利于山区高速公路交通安全。

交互式道路安全设计模型IHSDM与事故预测模型APM

文章简要分析了道路交通事故的起因 ,参考美国联邦公路局提出的道路安全评价思想 ,介绍了基于 CAD技术的交互式道路安全设计模型 IH SDM的概念、结构 ,提出了用于评价道路线形安全的子模型 A PM的工作流程。

四路信号控制交叉口交通事故预测模型研究

通过对北京郊区四路信号控制交叉口进行实地调查,在获取事故数据及道路几何要素、环境要素、交通流要素等大量数据的基础上,利用相关性分析寻找出与交通事故相关性显著的影响因素,并采用AIC原则分析法确定模型形式,分别建立了四路信号控制交叉口死亡人数、受伤人数、事故次数预测模型。模型的建立有助于对交叉口进行安全分析诊断及预测交叉口的交通事故发生规律。

城市干道系统交通事故预测模型研究(英文)

以哈尔滨市干道路网为研究对象,收集到了该路网上468个路段和163个平面交叉口的道路交通数据,以及1999年至2004年所发生的8510起交通事故数据。分析了事故数据的统计分布特性,应用聚类分析技术确定了路段和交叉口的类别,并在此基础上分别建立了事故总体和分事故形态的预测模型。论文探讨了高峰时段的事故次数、事故率与路段v/c之间的定量关系。标定出了24个模型,并形成干道系统事故预测模型库。最后,运用所建立的事故预测模型选取了2010年哈尔滨规划路网的一部分进行实例分析,结果表明了预测模型是有效的。

山区双车道公路事故预测模型研究及在安全性评价中的应用

根据采集的双车道公路的事故、线形、交通等数据,考虑公路横向干扰、路侧情况等,将双车道公路划分为普通路段、村庄路段和交叉口,分别建立了事故总数、一般以上事故次数以及碰撞、追尾和路侧等不同形态的事故次数与道路和交通要素关系的双车道公路事故预测基础模型。然后,应用统计分析方法进行了路基宽度等事故修正因子(AMF)的研究;使用基础模型经过AMF修正、经验贝叶斯过程(EB过程)、标定等进行双车道公路机体事故预测。最后,介绍了双车道公路事故预测模型在安全性评价中的应用。

基于社会科学统计程序(SPSS)回归性分析的尾矿库事故预测模型

基于社会科学统计程序(SPSS)软件的分析功能,对调查研究中获取的尾矿库案例进行数据提炼和分类编码,找出相关因子并进行回归性分析。最终目的是找出尾矿库各个因素的内在联系,建立简单的尾矿库事故模型,从而可以初步预测尾矿库事故发生的可能性。该预测模型为尾矿库事故的研究提出了新方法,对于防灾减灾以及保护人民生命财产安全起到了积极作用。

三路无信号交叉口事故预测模型分析

交叉口是路网中重要的结点和枢纽,在路网中发挥着非常重要的功能.交叉口的安全性直接关系到路网整体的安全性能,关系到路网运行效率的发挥.以三路无信号交叉口为研究对象,采用相关分析与AIC原则分析方法,建立基于概率模型的平原区无信号三路交叉口事故预测模型.模型有助于三路无信号交叉口安全分析,探究交通事故的发生规律.

融合异构交通态势的事故预测模型

针对事故数据信息表达有限、数据不平衡以及数据中存在动态时空特性的问题,提出一种融合异构交通态势的事故预测模型。其中:时空状态聚合模块通过代表动态交通态势的交通事件和天气特征完成语义增强,并聚合四种区域(单一区域、邻近区域、相似区域和全局区域)的历史多时段时空状态;时空关系捕获模块从微观和宏观角度捕获事故数据局部与全局的动态时空特性;时空数据融合模块进一步融合多区域、多角度的时空状态,并完成下一时段的事故状况预测任务。在US-Accident的5个城市数据集上进行实验,结果表明所提模型的正样本、负样本、加权正负样本的平均F1分数分别为85.6%、86.4%和86.6%,与传统的前馈神经网络(FNN)模型相比,在三个指标上分别提升了14.4%、5.6%和9.3%,能有效抑制事故数据不平衡对实验结果的影响。构建高效的事故预测模型有助于分析道路交通安全形势,减少交通事故的发生,提高交通安全。