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轨迹数据驱动的高速公路事故风险研判
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作者 董春娇 许博 +2 位作者 李鹏辉 庄焱 杨妙言 《北京交通大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期12-21,共10页
针对高速公路行驶路段全程封闭、车辆行驶速度高、一旦发生交通事故往往造成不可估量的损失等问题,提出一种基于随机森林(Random Forest, RF)算法筛选指标与极端梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法结合的高速公路事故... 针对高速公路行驶路段全程封闭、车辆行驶速度高、一旦发生交通事故往往造成不可估量的损失等问题,提出一种基于随机森林(Random Forest, RF)算法筛选指标与极端梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法结合的高速公路事故风险研判方法 .首先,通过筛选高速公路事故路段的私家车行驶轨迹数据,建立4种不同时空条件(事故上游30 km及事故前30 min、事故上游10 km及事故前15 min、事故上游10 km及事故前10 min和事故上游10 km及事故前5 min)下的事故风险研判数据基座.其次,建立了随机森林和极端梯度提升树(Random Forest and XGBoost, RF-XGBoost)组合的事故风险研判方法,在对高速公路行驶车辆的各类运行指标进行筛选的基础上,对高速公路事故风险进行研判.最后,采用模型准确率、精确率、召回率、平衡F分数(balanced F Score, F1)、曲线下面积值(Area Under Curve, AUC)5个指标评价算法效果.研究结果表明:RF-XGBoost组合算法在事故风险研判上优于决策树(Decision Tree, DT)、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和传统的XGBoost算法;RF-XGBoost算法较传统XGBoost算法的平均准确率提升了11.1%,平均精确率提升了8.9%,平均召回率提升了7.625%.在事故上游10 km及事故前10 min的时空条件下,算法的准确率可达80%,综合研判效果最好.研究结果可为高速公路私家车的事故风险研判和动态预警提供理论和方法支撑. 展开更多
关键词 交通工程 交通安全 随机森林算法 XGBoost 风险研判
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基于改进网络核密度和负二项回归的事故黑点鉴别
2
作者 庄焱 董春娇 +2 位作者 米雪玉 王菁 杨妙言 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期119-126,共8页
已有的交通事故黑点鉴别研究大多基于事故频数或事故率,并未考虑交通事故对不同发生地的影响特征。为了综合考虑交通事故在不同交通环境和路网特征下的差异影响,并解决交通事故数据中零值远超经典离散分布的零膨胀问题,本文提出一种考... 已有的交通事故黑点鉴别研究大多基于事故频数或事故率,并未考虑交通事故对不同发生地的影响特征。为了综合考虑交通事故在不同交通环境和路网特征下的差异影响,并解决交通事故数据中零值远超经典离散分布的零膨胀问题,本文提出一种考虑节点综合重要度的改进网络核密度估计法,并基于零膨胀负二项回归模型对城市交通事故黑点进行鉴别。首先,在拓扑路网中综合考虑事故发生地的交通环境和道路条件构建事故综合影响度指标,连同事故严重程度指数嵌入到传统网络核密度估计中,通过在道路网络上生成平滑的密度表面定性体现点事件的空间聚集性。在此基础上,构建基于零膨胀负二项回归鉴别模型,明晰事故高发区域边界范围,定量刻画不同严重等级的事故黑点路段空间分布特征。最后,以深圳市华强北街道为例进行实例分析。结果表明,在90%、80%和70%的阈值水平下本文提出的事故黑点鉴别法的有效搜索率均高于平面核密度估计法,且考虑节点综合影响度后,部分无道路区域不再被误识,模型准确率比传统网络核密度法分别提升了3.60%、5.31%和7.20%。 展开更多
关键词 城市交通 交通事故 黑点鉴别 网络核密度估计 零膨胀负二项回归
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