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。