發(fā)布時間：2018-04-13 04:06

  本文選題：交通工程 + 事故預(yù)測模型��； 參考：《公路交通科技》2014年06期

【摘要】：考慮車道變換可能對交通安全造成不利影響,結(jié)合廣東省3條高速公路64個路段的交通運行狀況數(shù)據(jù)和交通事故歷史數(shù)據(jù),利用負(fù)二項分布預(yù)測方法,建立并標(biāo)定了基于交通量、路段長度、車道變換次數(shù)、大型車變道比例、單位里程變道次數(shù)等5個解釋變量10組不同組合的交通事故預(yù)測模型。通過計算各組模型的Akaike信息量準(zhǔn)則指標(biāo),得到了3組權(quán)衡了模型結(jié)構(gòu)(即解釋變量數(shù)量)和數(shù)據(jù)擬合度的最優(yōu)模型。結(jié)果表明,雖然3組最優(yōu)預(yù)測模型的預(yù)測精度仍有待提高,但是考慮車道變換影響的交通事故預(yù)測模型明顯優(yōu)于其他模型。這說明與車道變換相關(guān)的變量可以作為交通事故預(yù)測的有效解釋變量,并且引入該類型變量可以更好地預(yù)測高速公路交通事故的發(fā)生。
[Abstract]:Considering the possible adverse impact of lane change on traffic safety, combined with traffic operation status data and traffic accident history data of 64 sections of three expressways in Guangdong Province, a negative binomial distribution prediction method is used.The traffic accident prediction model was established and calibrated based on five explanatory variables, such as traffic volume, length of section, number of lane changes, ratio of large vehicle to lane change, and number of road changes per unit mileage, and 10 groups of different combinations of traffic accident prediction models were established and calibrated.By calculating the Akaike information quantity criterion of each group of models, three groups of optimal models are obtained, which weigh the structure of the model (that is, the number of explanatory variables) and the data fit degree.The results show that although the prediction accuracy of the three groups of optimal prediction models is still to be improved, the traffic accident prediction model considering the influence of lane change is obviously superior to other models.This indicates that the variable related to lane change can be used as an effective explanatory variable for traffic accident prediction, and the introduction of this type of variable can better predict the occurrence of expressway traffic accident.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：廣東省交通運輸廳科技項目(2012-2013)
【分類號】：U491.31

【參考文獻(xiàn)】

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1 方U，

本文編號：1742837