基于条件自回归模型的城市宏观安全分析

发布时间：2018-10-04 22:22

【摘要】：基于上海市外环以内263个交通分析小区的事故、道路、交通、土地利用数据,在交通分析小区层面建立贝叶斯负二项条件自回归模型,分析事故在交通分析小区层面的显著影响因素.结果表明,主、次干道长度的增加会显著增加交通分析小区内的事故数量;道路网密度、交叉口数量与小区事故数具有显著正相关性;随着客车产生量的增加,事故数量增加;土地利用强度高,相应的事故数量增多.
[Abstract]:Based on the accident, road, traffic and land use data of 263 traffic analysis communities within the outer ring of Shanghai, a Bayesian negative binomial conditional autoregressive model is established at the traffic analysis district level. Analysis of the accident in the traffic analysis area level of significant impact factors. The results show that the increase of the length of main and secondary roads will significantly increase the number of accidents in the traffic analysis area, the density of road network, the number of intersections and the number of accidents in residential areas have a significant positive correlation, and the number of accidents increases with the increase of the number of passenger cars. The land use intensity is high, the corresponding accident quantity increases.
【作者单位】： 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(51008230) 教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0387) 中央高校基本科研业务费专项资金(1600219176)
【分类号】：U491.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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2 全永q，

本文编号：2252101