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考虑不规则驾驶行为的城市隧道事故率预测
被引量:
1
1
作者
杜蕊
蔡晓禹
谭静
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第7期2892-2898,共7页
准确预测交通事故风险概率是实现隧道内交通安全主动管理的先决条件。从交通状态和驾驶员行为2个方面分析影响事故发生的主要因素,提出“不规则行为率”作为特征变量。对特征变量显著性检验,选用Logistic概率模型构造城市隧道事故率预...
准确预测交通事故风险概率是实现隧道内交通安全主动管理的先决条件。从交通状态和驾驶员行为2个方面分析影响事故发生的主要因素,提出“不规则行为率”作为特征变量。对特征变量显著性检验,选用Logistic概率模型构造城市隧道事故率预测模型,并提出利用接受者操作特性曲线寻找阈值的方法。最后基于实测的青岛胶州湾隧道数据进行实例验证,研究结果表明,阈值确定为0.36较为合适,此时基于不规则驾驶行为的事故率预测模型准确度为78.4%,能够较为准确地预测隧道内事故发生的可能性,研究成果可以为智能交通安全发展奠定理论基础。
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关键词
城市隧道安全
不规则驾驶行为
Logistic概率模型
事故率预测
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职称材料
题名
考虑不规则驾驶行为的城市隧道事故率预测
被引量:
1
1
作者
杜蕊
蔡晓禹
谭静
机构
重庆交通大学交通运输学院
重庆交通大学山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第7期2892-2898,共7页
基金
国家自然基金青年科学基金(61703064)。
文摘
准确预测交通事故风险概率是实现隧道内交通安全主动管理的先决条件。从交通状态和驾驶员行为2个方面分析影响事故发生的主要因素,提出“不规则行为率”作为特征变量。对特征变量显著性检验,选用Logistic概率模型构造城市隧道事故率预测模型,并提出利用接受者操作特性曲线寻找阈值的方法。最后基于实测的青岛胶州湾隧道数据进行实例验证,研究结果表明,阈值确定为0.36较为合适,此时基于不规则驾驶行为的事故率预测模型准确度为78.4%,能够较为准确地预测隧道内事故发生的可能性,研究成果可以为智能交通安全发展奠定理论基础。
关键词
城市隧道安全
不规则驾驶行为
Logistic概率模型
事故率预测
Keywords
urban tunnel safety
irregular driving behavior
Logistic model
accident rate prediction
分类号
U491.3 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
考虑不规则驾驶行为的城市隧道事故率预测
杜蕊
蔡晓禹
谭静
《科学技术与工程》
北大核心
2020
1
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