气象条件对道路交通事故的影响分析

发布时间：2017-09-26 21:42

  本文关键词：气象条件对道路交通事故的影响分析

  更多相关文章： 道路交通事故 气象因子 AR自回归模型 逐步回归模型 拟合优度

【摘要】：目前,恶劣的气象条件是造成道路交通事故的主要原因之一。交通气象灾害研究已成为国内外交通和气象领域关注的热点问题。本文使用南京地区2010年1月到2013年12月逐日的道路交通事故数据和实测气象观测资料(包括：降水量、温度、能见度、气压、相对湿度等),运用SPSS统计分析软件对气象要素与日交通事故数的关系进行了分析。首先文中分析了不同气象条件下的道路交通事故数的发生比率,并根据不同天气条件特征采用了主因子分析法,找出了对交通事故影响较大的三个公因子,分别为：日降水量、平均气温和能见度因子。然后,本文根据因子分析法得到的三个气象因子,分别建立了交通事故量与气象因子之间的AR模型和逐步回归模型,并简要分析了气象因子对道路交通事故发生的影响。研究结果表明：(1)这两种模型中,工作日期间日交通事故量与日降水量呈正相关,与日平均气温呈负相关；而日交通事故量与日最低能见度相关性不显著；非工作日期间,交通事故量与日降水量、日平均气温、日最低能见度的相关性均不显著；(2)通过对日降水量、日平均气温和日最低能见度的分层分析发现：随着降水量级的增大,降水量与日交通事故量的相关性逐渐减小；日平均气温在2-12℃区间内,与日交通事故量呈显著负相关；日最低能见度在200-500m范围内,与日交通事故量呈显著负相关。(3)从两种模型的拟合优度分析显示,工作日期间AR模型的拟合效果(拟合优度为0.868)比逐步回归模型(拟合优度为0.729)更好。 最后本文根据AR自回归模型对2013年1月-2013年12月的交通事故资料进行效果检验分析。结果发现：AR模型对于工作日期间的日交通事故数具有较好的预测准确率,总体准确率达到78.31%。其中,对降水天气具有较理想的预测效果,尤其是初雨日,相对误差小于5%,但是对大雾和冰冻雨雪天气的预测能力较差,还需要进一步的研究。
【关键词】：道路交通事故 气象因子 AR自回归模型 逐步回归模型 拟合优度
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P49;U492.8
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一章 前言8-20
• 1.1 研究目的及意义8-9
• 1.2 国内外研究进展9-14
• 1.3 本文主要研究内容14-16
• 参考文献16-20
• 第二章 资料来源及方法20-25
• 2.1 南京市区域概况20
• 2.2 资料来源20-21
• 2.3 技术方法21-24
• 参考文献24-25
• 第三章 气象因子与道路交通事故的关系25-33
• 3.1 不同气象条件对道路交通的影响25-29
• 3.2 气象因子分析29-31
• 3.3 本章小结31-32
• 参考文献32-33
• 第四章 道路交通事故与气象要素的模型建立33-47
• 4.1 道路交通事故资料分析33-34
• 4.2 逐步回归模型34-38
• 4.3 时间序列模型38-44
• 4.4 本章小结44-46
• 参考文献46-47
• 第五章 AR预警模型的效果检验47-51
• 5.1 AR模型的效果检验47-48
• 5.2 不同气象条件下AR模型效果分析48-49
• 5.3 机理分析49-50
• 5.4 本章小结50-51
• 第六章 总结与展望51-53
• 6.1 本文主要结论51-52
• 6.2 本文特色52
• 6.3 展望52-53
• 致谢53-54
• 作者简介54

【参考文献】

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本文编号：925900