基于广义线性模型的城市道路事故风险等级预测及致因分析

交通事故严重影响城市道路的运营效率和安全。收集了路段的历史事故数据和基础设施数据,采用负二项分布的广义线性模型,构建了城市道路事故风险等级预测模型。该模型训练集预测整体准确率为69.90%,测试集为64.15%。通过模型结果对事故致因进行分析,提出城市道路安全管理的核心控制参数。

上海市二级公路事故风险等级预测模型及致因分析

随着上海市规划建成区不断向郊区扩大,原有的二级公路很多转变为过境和集散功能兼具的城镇化道路。现收集了2017年上海市33条典型二级公路的历史事故数据和路段基础设施数据,对事故率进行了负二项分布拟合,拟合通过了K-S检验,以事故率为初始因变量,道路基础设施属性为变量,构建二级公路事故预测模型。将事故率进行风险等级划分作为最终因变量,构建事故风险等级预测模型。该模型训练集预测整体准确率为90.3%,测试集预测准确率为89.3%。通过模型结果对上海市二级公路事故致因进行分析,发现:路面宽度、人非隔离形式、机非隔离形式、接入口密度和机非分隔带开口密度对事故风险有显著的影响,应作为设计和管理中的控制对象。