露天矿行车事故频次的灰色预测

针对露天矿运输系统行车事故发生频次数据少的缺点,采用了灰色系统理论对其进行灰建模,灰预测。验证了灰建模的可行性,阐述了灰建模基本步骤,通过实例分析了该方法的有效性和适用性,从而为露天矿调度运输系统超前采取防范措施,提供了依据,将事故损失减少到最低,做到防患于未然。

信号交叉口交通事故频次显著影响因素的作用

为了分析信号交叉口几何设计及其他交通相关因素对安全的影响,搜集了北京市87个信号交叉口4年的轻伤及以上伤亡事故及相关交通信息,构建了事故纵向数据样本。利用基本负二项回归模型和分别基于3种作业相关结构的广义估计方程负二项模型对数据样本进行拟合。通过累积残差检验比较了4种回归模型对数据样本的拟合性能。结果表明,基于自回归型相关结构的广义估计方程负二项回归模型具有最优拟合效果。利用该模型对影响轻伤及以上伤亡事故发生的各显著因素作用进行了估计,并与基本负二项回归模型所估计的结果进行了比较,说明了时间相关性对模型估计的影响。

一段典型山区高速公路的事故频次建模研究

山区高速公路是道路交通系统中的一个重大安全隐患。文中通过对一段典型山区高速公路上事故频次建模,获得了对主要风险因素的安全效应评价;通过数据预处理及对其中"过度离散"和"零膨胀"特征的观察与统计检验,建立了基于零膨胀负二项回归技术的事故预测模型;对比传统泊松和负二项模型,该模型具有更好的数据拟合度和鲁棒性。研究结果表明陡坡、弯道、季节、隧道等是影响山区高速公路事故发生的主要因素。同时提出了一种计算"零事故状态"下各因素相对重要性的方法。

考虑空间溢出效应的高速公路交通事故随机参数频次模型

为提高高速公路事故频次模型参数估计的准确性,本文以精细的事故记录、道路属性、交通流状态和天气条件数据为样本,首先,构建传统的事故频次模型并对比拟合效果,选择效果最佳的泊松-对数正态分布模型作为优化的基础模型;之后,为挖掘更多的影响高速公路事故频次的空间效应,在加入条件自回归先验的基础上,本文考虑相邻路段的空间溢出效应,建立一个带有空间溢出协变量的模型分析空间溢出效应对路段事故频次的影响。同时,为描绘数据的异质性对路段事故频次的影响,进一步构建一个随机参数模型。结果表明,空间溢出效应显著有效,考虑空间自相关和空间溢出效应的随机参数模型的拟合优度相较于对照模型明显提升。根据最优模型的参数估计结果进行风险因素甄别,其中,“ln(MADT)”“ln(路段长度)”“1类车”“4类车”“降水”等普通变量以及“1类车S“”圆曲线长S”等空间溢出协变量与事故频次显著相关。

基于时空交互模型的高速公路季节事故频次影响因素分析

为了深入了解影响高速公路事故频次的显著因素,采集2014年广东省开阳高速公路的事故、道路、交通和气象数据,以曲率和坡度同质性为原则将整条公路划分为154条路段,采用时空交互模型拟合路段季节事故数和道路设计参数、交通特征、气象因素间的内在关系。该模型不仅解释了相邻路段间的空间效应和相邻季节间的时间效应,而且还考虑了时空效应间的相互作用,有助于提高模型的拟合预测性能、减少参数估计偏倚。基于贝叶斯推断的模型估计和评价结果显示:事故数据中存在显著的时空关联和交互效应;时空交互模型比传统层级泊松模型的拟合优度更高;路段长度与事故频次线性相关,而交通量则与事故频次间存在非线性关系;高速公路交通安全性随着中、大型客、货车(三类车)比例的增加而显著提高;路段曲率、坡度越大,交通事故风险越高;风速越高、降水量越多的季节,事故频次将显著上升。研究结果可为高速公路交通安全改善方案的制定提供理论依据。

基于零截尾模型的事故频次影响因素分析

交通事故大多与人的因素有关,驾驶员违规行为是交通事故发生的一大诱因。本文以2015年某市发生交通事故的21560位机动车驾驶员为研究对象,构建零截尾模型分析事故频次分布及其驾驶员相关影响因素。结果表明男性、驾龄短、有过严重违法行驶记录以及首次事故为违章行为的驾驶员具有更高的事故发生频次,驾校实行更严格的考核制度能有效降低事故发生可能。该项研究可从驾驶员角度为道路交通事故预警工作提供科学依据。

基于广义估计方程的时间相关性事故频次建模（英文）

研究目的:采用广义估计方程模型对存在时间相关性的事故频次数据进行建模,并与传统广义线性模型的估计效果进行对比。创新要点:通过广义估计方程来考虑事故频次建模中数据的时间相关性,从而提高参数估计准确度以及模型预测精度。研究方法:基于4年高速公路交通事故频次数据,建立考虑时间相关性的广义估计方程以及传统的广义线性模型,并采用统计指标对模型效果进行对比。重要结论:1.事故频次数据样本量对预测精度影响很大;2.广义估计方程能够有效考虑事故频次数据中存在的时间相关性;3.广义估计方程的参数估计比传统广义线性模型更准确,且精度更高。

基于信息分配的道路黑点鉴别方法

为解决传统的道路黑点鉴别方法中存在的小样本问题及事故样本的信息损失问题,深入分析了事故数据的小样本特性及事故样本反映路段行车风险的多维性;并引入信息分配技术对交通事故数据进行处理,通过计算和比较事故样本分配给各路段单元的事故信息量(而不是事故频次)进行道路黑点鉴别。结果表明:信息分配技术能充分挖掘小样本事故数据提供的道路黑点鉴别信息,事故信息量比事故频次更能反映各路段单元行车风险的大小。