高速公路路侧事故起数预测模型
[Abstract]:In order to identify the main inducing factors of highway side accidents and analyze the relationship between the number of road side accidents and road alignment and traffic conditions, based on 178 road side accidents on Guangzhu (Guangzhou-Zhuhai) east expressway in 3 years, The method of fixed length and the method of indefinite length are used to divide the road sections, 11 independent variables are selected from the road alignment and traffic conditions, and the prediction model of the initial number of road side accidents is established by using the zero stacking negative binomial regression model. The Vuong test statistic, logarithmic likelihood value and AIC information criterion were selected to test the goodness of fit of the model, and two indexes, relative error and cumulative residual, were selected to test the fitting accuracy of the model. The goodness of fit and the accuracy of fitting of the negative binomial regression model and the zero pile negative binomial regression model are compared and analyzed, and the influence degree of the significant independent variables on the dependent variables in the better model is determined by elastic analysis. The results show that the prediction model of road side accidents based on zero accumulation negative binomial regression model is superior to the negative binomial regression model. The prediction model based on zero-stacking negative binomial regression model has better fitting accuracy than the indefinite length method. For the road sections divided by the method of fixed length, there are five independent variables in the prediction model based on the zero-stacking negative binomial regression model, which have a significant effect on the number of road side accidents, and the degree of influence is the number of lanes and the rate of curvature change. Curve ratio, curvature, and average slope gradient.
【作者单位】: 长安大学汽车学院;德邦物流有限公司;云南省交通科学研究院;
【基金】:国家自然科学基金项目(51208052) 高等学校青年骨干教师出国研修项目(201406565054) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(310822151024,310822161007)
【分类号】:U491.3
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,本文编号:2312168
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