基于XGBoost改进模型的高速公路事故多发点鉴别及预测

为准确、快速地预测高速公路事故多发路段,获得事故时空数据的特征样本,明确事故的时空演化规律及关联机制,根据时空热点分析结果鉴别事故多发点的位置和时空演变模式,构建了GA-XGBoost事故多发点预测组合模型。首先,依据样本数据分别构建年尺度、日尺度下的时空立方体,并进行热点分析,根据分析结果得到样本高速的事故多发点位置及其时空演化模式;经过比较分析和相关性检验,选取事故发生时间、里程、事件类型、处理时长、影响车道数、是否处于汇入口附近、是否节假日7项特征预测事故是否处于事故多发点。然后,分别使用CNN-LSTM、CNN-LSTM-ATT、随机森林、XGBoost模型4种算法对事故多发点进行预测,结果显示:相比其他3种,XGBoost模型的预测准确率最高。接着,采用遗传算法对XGBoost模型进行优化,构建了GA-XGBoost组合模型,使预测准确率提高0.06,F1分数提高0.07,精确率提高0.08。这表明,相比既有算法,GA-XGBoost模型能够较准确地预测出路段是否处于事故多发点,明确事故多发点事故的时空特征。最后,通过SHAP分析对预测结果进行解释,发现处于汇入口附近、事件类型为侧翻、故障、处于国庆假期和影响车道数为2的样本处于事故多发点的概率相比不处于汇入口附近和其他事故类型更大。据此,在交通安全和应急管理中可采取预防性措施,提升交通管理的效率和应急响应能力,营造安全、高效的交通环境。

山区高速公路事故多发点的组合鉴别方法

基于国内外交通事故鉴别方法,结合山区高速公路特点及其事故特点,提出改进的鉴别指数与非定长分段法相结合的适合山区高速公路的混合鉴别方法,最后在包茂高速(西安—榆林)铜川段进行实例验证,证明了该方法的有效性。

事故多发点鉴别本质及基于BP神经网络的鉴别方法研究

首先对常规事故多发点鉴别方法进行了分析和评述,并通过实例揭示了多发点的鉴别本质。在此基础上,建立了基于三层BP神经网络的城市干道路段事故多发点鉴别模型。该模型考虑了交通事故7个方面的影响因素,并能将常规鉴别方法不易识别出的多发点鉴别出来。其次,应用哈尔滨市市区430个干道路段上1999年至2004年发生的13764起交通事故数据及关联因素数据,对神经网络的权值和偏置值进行了标定,并应用该模型进行了事故多发路段鉴别。最后,分别应用了事故次数概率分布法、矩阵法和质量控制法对430个路段进行了多发点鉴别,并对鉴别结果进行了对比分析。

基于空间自相关的城市道路事故多发点鉴别

提出了基于空间自相关鉴别城市道路事故多发点的方法,并利用5年内交通事故数据进行验证.首先,以非参数核密度估计模型描述交通事故点的空间二维分布,得到事故分布密度的最优窗宽为115.2m,借此划分路段的空间单元.然后,基于地理信息系统"面弧"城市道路网络拓扑模型构建空间统计单元,并集计事故数和事故严重度指数属性.最后,通过全局Moran指数检验,事故数据呈现聚集的空间分布模式,局部G统计量鉴别出属性值高低的聚类,并生成事故多发点分布图.研究结果表明,与事故频率建模的负二项模型相比,事故位置与属性数据一体化下的空间数据分析不但能够鉴别路段(交叉口)的事故多发点,而且能够对其属性值进行空间关联排序,交通管理部门可利用空间分析可视化结果定位事故多发点和进一步开展交通安全决策研究.

高速公路事故多发点鉴别及诱发因素识别

为了提高事故多发点鉴别的客观公正性及自动化识别水平,提出了在公路沿线上划分初始评估地点的动态聚类算法,建立了鉴别事故多发点的自组织神经网络模型,给出了基于离散多变量算法与概率分布相结合的事故多发点突出事故诱发因素识别过程.方法应用结果表明,基于动态聚类的初始评估点划分方法能够客观地描述出事故点在公路沿线上的集中与分散状况,而神经网络鉴别模型能够对初始评估地点的安全状况进行自动分类且结果较合理.在掌握了能够满足统计分析要求的事故样本点数量的基础上,能够应用突出事故诱发因素识别方法建立一套评估标准,并用来识别事故多发点的突出事故诱发因素.

事故多发点鉴别及其成因分析

对比分析了事故多发点鉴别及其成因方法,归纳总结了各种方法的优缺点及适用条件。提出了基于BP神经网络的高速公路事故多发点鉴别方法,并应用实际高速公路交通事故数据,标定了网络的权值矩阵和偏置向量,该方法能有效解决矩阵法中人为确定边界的不足。针对事故多发点的突出事故诱导因素问题,提出了基于动态模糊聚类的多发点成因分析方法,该方法能将众多的事故诱导因素聚类为从主要原因到隐患原因等4个类别,进而得出较客观的成因分类结果。

缓冲区分析方法在事故多发点鉴别的应用研究

道路事故多发点鉴别是道路交通安全管理工作的重要内容,提出了基于改进的缓冲区分析技术的事故多发点鉴别方法。在对三类"异常数据"进行清洗的基础上,提出了改进的点缓冲区分析方法,即采取"变长半径的点缓冲区分析"和"叠置分析"相结合的方法进行事故多发点鉴别。将该方法在某城市部分交通事故数据的基础上进行了应用,得到了有关交通事故的3个多发区域和2个多发路段。结果表明,本文提出的改进的缓冲区分析技术可以用于有效的道路事故多发点鉴别。

基于网络时空核密度的交通事故多发点鉴别方法

交通事故多发点是道路交通安全管理的重要治理对象,如何利用空间统计方法对其进行高效鉴别是研究热点。以华东某地为研究区域,以2013~2015年该研究区域的道路交通事故数据为研究对象,以时空道路网络为视角,通过路网匹配和路网裁剪形成事故时空子路段,提出一种基于交通事故场景的网络时空核密度估计值作为鉴别指标,用累计频率法和零膨胀的负二项回归模型确定鉴别阈值的事故多发点鉴别方法。

道路事故多发地点的鉴别与整治

预防交通事故,降低交通事故死亡率,已成为全社会面临的一项十分紧迫的任务。深入分析交通事故的成因,研究事故多发地点的鉴别方法和整治措施尤显重要。通过对贵阳市事故资料调查与统计分析,运用事故累计频率法鉴别事故多发地点,提出切实可行的整治措施,降低交通事故的发生,改善道路的安全水平。

公路交通事故黑点鉴别方法研究

通过对公路交通安全系统中各影响因素分析 ,将影响因素共分为七大类 ,建立影响因素指标体系 ,以综合加权的方法实现交通事故率标准化 ,以类比分析确定相应指标对交通事故率的影响强度 ,并按各指标影响强度累乘的方法确定公路交通安全系统综合影响强度 ,利用“综合影响强度事故率法”

鉴别山区高速公路事故多发点的组合法

结合山区高速公路道路特点及其事故特征,综合国内外鉴别方法,提出当量事故数—鉴别指数—非定长分段法相结合的适合山区高速公路的组合鉴别法,最后在包茂高速(西安至榆林)铜川段进行实例验证,证明该方法的有效性.

泉南高速公路柳南段事故黑点鉴别及组合因素影响分析

针对泉南高速公路柳南段交通事故,采用累计频率法对道路黑点进行鉴别,曲线中累计频率大于95. 0%路段有12处,即为事故黑点(段)。结合贝叶斯定理,建立了道路联合概率分布模型,以泉南高速公路柳南段94. 1 km的184起交通事故数据,进行模型检验,结果表明:大雾天气时道路小半径平曲线处发生事故概率最大,约37. 3%;大雨天气时12∶00~18∶00时间段发生事故概率次之,约25. 7%,其中大部分事故发生在时间段12∶00~15∶00;晴天时大半径平曲线处发生事故概率最小,占事故总数约4. 5%。

交通事故黑点鉴别与改善排序研究

为降低路段统计尺度对交通事故黑点识别结果的影响,汲取动态划分路段原理的优点,考虑不同间距上空间相邻事故发生概率,提出基于动态分段的泊松分布黑点鉴别方法和计算模型;引入时间维度,考虑事故发展趋势,采用重要性-绩效分析方法(Importance Performance Analysis,IPA)对事故黑点严重程度进行排序;将该方法与基于动态分段的当量事故数法进行对比,结果表明该方法在动态路段长度划分上更符合实际,避免了把事故黑点拆分成多个,得出的事故黑点更精确,更便于事故成因的系统分析,同时在确定黑点改善顺序时考虑了事故黑点发展趋势变化,可在有限资金约束下实现效益最大化。

基于谱聚类的交通事故黑点鉴别及预测

交通事故黑点的鉴别及预测,可以避免更多的事故发生。选取事故率为评价指标,建立包含事故数据采集、事故数据筛选、基于谱聚类分析的事故黑点鉴别、事故黑点结果修正四部分的事故黑点鉴别体系;其次,基于交通事故的复杂性、多变性等原因,提出了基于BP神经网络的交通事故黑点位置预测模型。通过利用淄博市淄川区的实际交通事故数据进行验证,表明该文提出的交通事故黑点的鉴别与预测方法的可行性。

基于交通冲突技术的交叉口事故多发点判别及致因分析

事故数据记录不完善制约了基于事故数据的交叉口安全分析方法的运用.冲突数据样本量大、观测周期短,可以作为事故数据的补充,评价交叉口安全状况及分析事故致因.选取上海市区交叉口进行冲突视频观测,提取冲突类型及冲突严重程度等数据.建立了事故率与机-机、机-非、机-人严重冲突率多元线性回归方程,该方程可用于交叉口事故多发点判别.以武宁路-兰溪路交叉口为例进行致因分析,分析冲突类型及分布进而提出针对的改善措施.

湖南高速公路事故多发段成因分析与预防对策

针对我国高速公路交通事故发生率较国外高出许多的现状 ,结合湖南省各条高速公路交通事故统计资料 ,讨论了湖南省高速公路交通事故的基本特点和事故多发段的成因 ,并提出了相应的预防对策 .

哈尔滨市交通安全状况分析与多发点鉴别

根据哈尔滨市区2003年1月-2007年12月发生的交通事故及关联因素资料,对哈尔滨市区交通事故进行了宏观分析,在此基础上,首先应用事故次数—事故率法（矩法）初步鉴定出事故多发路段和路口,其次应用概率和质量控制法进一步考核路段并最终确定其安全状况,最后应用联合评价表对事故多发点进行排序。

浅议道路事故黑点

事故黑点是道路上交通事故相对集中的地方,自然成为交通事故防治的切入点和重点。事故黑点的鉴别既是解决现在道路交通安全问题的需要,也是为交通事故的预测和预防提供第一手资料。本文针对道路事故黑点相关内容做以简单的介绍。

基于交通冲突技术的公路平面交叉口事故多发点鉴别方法研究

首先,通过对常用事故多发点鉴别及其成因分析方法的评述和对比,论证了研究基于交通冲突的事故多发点鉴别方法的必要性。其次,通过研究交通流基本模型,采用Logit模型描述驾驶员驾驶行为,为后续研究做基础。最后,分别对同向冲突、穿越冲突、对向左转冲突和二次冲突分别做研究,得出了每类冲突的计算模型。基于此,提出了公路平面交叉口事故多发点的鉴别方法。