考虑数据异质性的高速公路交通事故预测研究

发布时间：2021-08-30 01:25

　　高速公路交通事故每年大约导致了一百多万人死亡。关于高速公路最大的挑战是如何减少高速公路交通事故的发生,提高道路安全水平。构建高速公路交通事故预测模型可以发现事故发生的内在机理,为高速公路交通事故预防提供举措。交通事故的发生是一个复杂的过程。数据采集的过程中,不可控的时间和无法观察到的环境变化都会导致事故数据异质性,数据异质性会导致模型结果偏差和错误的推断。随机效应模型是解决数据异质性的有效工具。本文构建随机效应负二项回归模型对高速公路交通事故数进行预测可以在一定程度上解决事故数据异质性问题。本文以华盛顿某高速公路为研究对象,采用不定长法对高速公路进行路段划分,选取道路几何线形、运行速度、年平均日交通量、路面状况和视线状况为分析因素,分析其对交通事故的影响并对交通事故数进行预测。首先,阐述不同领域异质性的概念及影响交通事故的因素中异质性的来源;其次,运用灵敏度分析法对划分的路段进行筛选,采用逐步选择法对自变量进行筛选,确定自变量和因变量;再者,分析不同因素对交通事故率的影响;最后,在考虑数据异质性的情况下构建随机效应负二项回归模型对交通事故数进行预测,并与不考虑数据异质性情况下构建的负二... 

【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

不同路段仅财产损失交通事故数时间趋势图

不同路段受伤交通事故数时间趋势图

34图 3.5 不同路段死亡交通事故数时间趋势图由图 3.3、图 3.4 和图 3.5 可以看出，不同路段的仅财产交通事故数、受伤交通事故数和死亡交通事故数随时间变化趋势不尽相同，有些路段的交通事故数变化很平稳，有些路段的交通事故数呈上升趋势，有些路段的交通事故数呈下降趋势。在一定程度上，不同路段的交通事故数差异有助于分析影响交通事故数的决定因素。由图3.5可以看出，死亡交通事故数在不同时段和不同路段都是零值。因此，本文将死亡交通事故数和受伤交通事故数合为一起分析，确定本文的因变量为仅财产损失交通事故数和伤亡交通事故数。3.4 本章小结本章首先对交通事故数据调查目的、内容和来源进行介绍，其次，采用不定长法对路段进行划分、运用灵敏度分析法对路段进行筛选

【参考文献】：
期刊论文
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[3]高速公路路侧事故起数预测模型[J]. 马壮林,张宏璐,张祎祎,王晋.  长安大学学报(自然科学版). 2017(04)
[4]交通事故时间序列预测模型研究[J]. 王文博,陈红,韦凌翔.  中国安全科学学报. 2016(06)
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[6]基于最优加权组合模型的道路交通事故预测[J]. 杨琭,阎光伟.  中国科技信息. 2015(23)
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博士论文
[1]考虑异质性的城市轨道交通车站交通设施行人流仿真研究[D]. 吴昊灵.北京交通大学 2016

硕士论文
[1]引入路表性能的高速公路负二项事故预测模型研究[D]. 何莎莉.哈尔滨工业大学 2017
[2]基于数量化理论的道路交通事故预测研究[D]. 宗强.兰州交通大学 2015
[3]基于几何线形和车速的高速公路事故预测及应用研究[D]. 荆林朋.哈尔滨工业大学 2015
[4]空间异质性对城市交通枢纽地下空间组织的影响研究[D]. 田育民.西南交通大学 2015



本文编号：3371775