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面向高速公路改扩建区域导改点的安全事件识别方法研究
1
作者 虞安军 张洋 +3 位作者 刘志远 童蔚萍 余佳 刘云海 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期106-112,共7页
面向高速公路改扩建区域场景的安全事件识别方法研究相对薄弱,缺少完整且高效的检测方法。针对高速公路改扩建区域导改点场景的特殊需求,提出一种基于无监督双层stacking框架的安全事件识别模型。该模型旨在提高交通安全事件的自动识别... 面向高速公路改扩建区域场景的安全事件识别方法研究相对薄弱,缺少完整且高效的检测方法。针对高速公路改扩建区域导改点场景的特殊需求,提出一种基于无监督双层stacking框架的安全事件识别模型。该模型旨在提高交通安全事件的自动识别准确率,通过融合Bootstrap重采样技术、多种弱学习器以及XGBoost元学习器,成功地应对改扩建区域内道路线型与交通流状态的变化带来的挑战,在识别发生安全事件时的异常状态方面展现出高精确度和准确率。通过消融试验验证了双层stacking框架各组件的显著作用和整体模型的优势。通过与传统模型(SVM、RF、KNN)进行对比,结果表明,该模型在识别准确率上提升了30%以上,在精确率上提高了7%以上。这一研究不仅为高速公路改扩建区域的交通安全管理提供了一种高效的技术解决方案,也为未来智能交通系统中安全事件识别的研究和应用开辟了新路径。 展开更多
关键词 交通运输工程 事件检测 高速公路 交通事故 集成学习 XGboost
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高速公路事故路段行车风险时空分布与演变特性研究
2
作者 张文会 张攀 石路仡 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第5期219-228,共10页
为研究高速公路事故路段行车安全,提出用场表征行车风险的方法,建立了事故路段行车风险场模型。利用驾驶模拟实验平台搭建不同事故场景实验获取数据样本,基于风险场模型计算事故路段风险场场强,从时间和空间维度探究高速公路事故路段行... 为研究高速公路事故路段行车安全,提出用场表征行车风险的方法,建立了事故路段行车风险场模型。利用驾驶模拟实验平台搭建不同事故场景实验获取数据样本,基于风险场模型计算事故路段风险场场强,从时间和空间维度探究高速公路事故路段行车风险分布与演变特性。结果表明:构建的风险场模型能够对高速公路事故路段多交通要素产生的风险可视化,可以有效评估事故路段行车风险;实验数据分析可知事故区域占用双车道的场景比占用单车道的场景的速度分布曲线波动更大、制动持续时间更长、减速度更高;换道避障行为相较于不换道避障行为的行车风险波动性更大,危险程度更高。研究成果可为事故路段行车风险研究提供新的思路和方法。 展开更多
关键词 交通工程 高速公路 行车风险场 时空演变 驾驶模拟
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高速公路夜间养护作业区事故风险辨识及影响机理研究 被引量：3
3
作者 张河山 曾长坤 +3 位作者 王海洋 田丰铭 郑展骥 张羽 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第2期157-168,226,共13页
复杂多变的夜间环境和压缩的行驶空间显著增加养护作业区的交通事故风险。为辨析风险特征以及捕捉影响因素与事故风险的内在联系,本文通过无人机航拍重庆市某段高速公路夜间养护作业区的交通流视频,利用Tracker软件提取车辆微观轨迹数据... 复杂多变的夜间环境和压缩的行驶空间显著增加养护作业区的交通事故风险。为辨析风险特征以及捕捉影响因素与事故风险的内在联系,本文通过无人机航拍重庆市某段高速公路夜间养护作业区的交通流视频,利用Tracker软件提取车辆微观轨迹数据,揭示夜间养护作业区时空轨迹、车速和车头时距分布等交通流特征;基于时间和能量的安全替代指标分别研判事故发生的可能性和潜在事故后果的严重性;最后,通过极限梯度提升算法(XGBoost)构建车辆碰撞损失能量指数(Z_(LEI))预测模型,并结合SHAP(SHapley Additive exPlanations)算法量化解释速度、车头时距、交通冲突和避免碰撞减速度等特征因素对潜在碰撞损失能量指数的影响机理。结果表明,从警告区到过渡区的车头时距呈现先减小后增大的趋势,车头间距在2.5~3.0 m易发生严重追尾事故,大货车换道风险比小型车更大;避免碰撞减速度、换道冲突(t~c_(TTC))、车头时距、速度和行程时间等是影响车辆Z_(LEI)的重要特征因素;当车流量大于1000 pcu·h~(-1),且车辆速度在(1.25,2.50)m·s~(-1)范围时,Z_(LEI)随相邻车距离的减小而增大,随避免碰撞减速度的增大而增大;当车流量小于等于1000 pcu·h~(-1),且车头时距在(3.0,8.0)s范围时,Z_(LEI)随1 t~c_(TTC)的增大而增大,车辆速度在(12.5,20.0)m·s~(-1)时,Z_(LEI)随避免碰撞减速度(A_(DRAC))的增大而增大。 展开更多
关键词 交通工程 潜在事故严重程度 碰撞损失能量指数 高速公路夜间养护作业区 车辆轨迹数据
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基于SEM与fsQCA的出租车驾驶人危险驾驶行为多致因组态分析 被引量：1
4
作者 王连震 周铭 程国柱 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期99-109,共11页
出租车作为城市客运的重要出行方式之一,其驾驶人群体的驾驶行为特性与一般驾驶人存在差异。为探究出租车驾驶人危险驾驶行为致因及影响因素,设计并收集了897份出租车驾驶人驾驶行为调查问卷。构建了企业管理水平、工作满意度、个人属... 出租车作为城市客运的重要出行方式之一,其驾驶人群体的驾驶行为特性与一般驾驶人存在差异。为探究出租车驾驶人危险驾驶行为致因及影响因素,设计并收集了897份出租车驾驶人驾驶行为调查问卷。构建了企业管理水平、工作满意度、个人属性以及生活压力与危险驾驶行为之间的结构方程模型,分析了单个因素与出租车驾驶人危险驾驶行为之间的关系;利用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法分析了不同影响因素多样聚合后对危险驾驶行为的影响。结果表明:企业管理水平、工作满意度、个人属性以及生活压力与危险驾驶行为存在显著相关性,其中企业管理水平(-0.401)、工作满意度(-0.204)及生活压力(-0.216)与危险驾驶行为呈现负相关,个人属性(0.465)与危险驾驶行为呈现正相关;存在企业管理疏忽型、驾驶人主导型、驾驶职业倦怠型3条高危险驾驶行为路径以及2条抑制危险驾驶行为的路径,其中管理疏忽型路径是最易导致出租车驾驶人产生危险驾驶倾向的路径。 展开更多
关键词 交通运输工程 结构方程模型 模糊集定性比较分析 出租车驾驶人 驾驶行为 交通安全
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考虑时间稳定性的单车事故严重程度影响因素分析 被引量：1
5
作者 牛世峰 邰英豪 +1 位作者 常东风 于鹏程 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期1-11,共11页
单车事故常发于车流量较小、道路条件较差的时段和路段,其致死率明显高于交通事故平均死亡率。为了探究影响单车事故严重程度的关键因素,基于中国部分地区2015—2019年单车交通事故数据,从人、车、路、环境等方面选取24个事故影响因素,... 单车事故常发于车流量较小、道路条件较差的时段和路段,其致死率明显高于交通事故平均死亡率。为了探究影响单车事故严重程度的关键因素,基于中国部分地区2015—2019年单车交通事故数据,从人、车、路、环境等方面选取24个事故影响因素,通过对数似然比检验事故数据的时间稳定性,发现事故数据存在时间不稳定性,应将其划分为5个年份分别建模,构建考虑均值方差异质性的随机参数Logit模型。对事故因素变量的边际效应进行对比,结果表明:5个不同年份的时间稳定性模型均具有较好的拟合效果;模型能够有效地捕捉未观测到的异质性,且不同时间模型下捕捉的参数也具有随机性。模型参数估计结果表明:路口路段类型、客车、摩托车和事故责任共4个事故因素具有时间稳定性,其他事故影响因素仅在个别年份中具有显著影响;防护设施事故因素也具有时间稳定性;客车、摩托车、车辆前照灯状态、车辆安全状况、撞固定物和事故责任等事故因素变量会显著增加单车事故中人员死亡的可能性;防护设施类型、能见度大于100 m等变量会显著降低受伤严重程度。 展开更多
关键词 单车事故 均值方差异质性 随机参数Logit模型 事故严重程度 时间稳定性
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交通事故致因知识图谱构建及风险因素挖掘 被引量：1
6
作者 王占中 张书源 +2 位作者 杨萌 兰若冰 吴智豪 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期611-618,共8页
利用交通事故调查报告中的数据,构建交通事故致因知识图谱并分析风险因素。首先,基于微调通用信息抽取统一框架预训练模型,构建适用于低数据量的交通事故致因命名实体识别模型,并生成实体集;其次,通过结构化处理和本体构建,利用图数据库... 利用交通事故调查报告中的数据,构建交通事故致因知识图谱并分析风险因素。首先,基于微调通用信息抽取统一框架预训练模型,构建适用于低数据量的交通事故致因命名实体识别模型,并生成实体集;其次,通过结构化处理和本体构建,利用图数据库Neo4j存储交通事故致因知识图谱,实现可视化;再次,基于专家经验和预训练语言文本分类模型,对交通事故致因实体进行标准化;最后,构建基于交通事故致因图谱的风险因素分析方法,通过分析标准化实体的类型分布和度分布,挖掘各因素对事故的触发特征与贡献,并进行关联规则挖掘。这些方法和分析结果提供了对历史事故风险因素的深入理解与探索。 展开更多
关键词 交通运输 知识图谱 致因分析 数据挖掘 命名实体识别
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货车交通事故严重程度影响因素分析 被引量：1
7
作者 胡焱松 王长君 +1 位作者 张勇刚 褚宇航 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第4期142-150,共9页
为探究货车交通事故严重程度的主要影响因素及其耦合关系,基于我国南方某城市2021—2023年货车交通事故数据,采用特征分类、K-means聚类以及特征融合的方法提取初始影响因素,并构建XGBoost模型、有序Logit回归模型和树形贝叶斯网络模型... 为探究货车交通事故严重程度的主要影响因素及其耦合关系,基于我国南方某城市2021—2023年货车交通事故数据,采用特征分类、K-means聚类以及特征融合的方法提取初始影响因素,并构建XGBoost模型、有序Logit回归模型和树形贝叶斯网络模型,对影响因素的重要性、单因素和因素耦合进行量化分析。研究结果表明:碰撞对象、道路类型、超载等7个因素对事故严重程度影响显著,其中碰撞对象最为重要;碰撞对象分别与重型车辆、超载、箱式货车、工程运输车辆、转弯变道、有隔离等12个影响因素耦合会大幅提高事故严重程度,当碰撞行人与阴天、超载、工程运输车辆以及转弯变道等耦合时,发生重大事故的概率超过40%。研究结果可为货车交通事故防控提供决策参考。 展开更多
关键词 交通安全 货车 事故严重程度 影响因素 有序Logit回归 树型贝叶斯网络
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利用XGBoost模型查明土地利用格局对行人交通事故严重程度的非线性影响 被引量：1
8
作者 刘琪琪 陈春 匡新晖 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第3期1253-1261,共9页
土地利用与交通安全是城市地理和交通运输领域共同关注的热点,但目前关于土地利用对行人交通事故的影响研究多纳入建成环境统一框架,并多采用土地利用混合度或土地利用类型占比来衡量,缺乏对土地利用类型的细化研究,难以有效指导设计实... 土地利用与交通安全是城市地理和交通运输领域共同关注的热点,但目前关于土地利用对行人交通事故的影响研究多纳入建成环境统一框架,并多采用土地利用混合度或土地利用类型占比来衡量,缺乏对土地利用类型的细化研究,难以有效指导设计实践。以重庆市渝中区为例,基于兴趣点(point of interest,POI)数据对土地利用类型进行精细刻画,应用极致梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,探究土地利用类型以及行人、道路条件、道路环境等对行人交通事故严重程度影响的非线性关系。研究发现:①土地利用类型对行人交通事故严重程度有重要作用,其中影响较大的分别是医院、住宅和教育用地,事故点缓冲区300 m内存在医院、居民小区以及教育用地对行人交通事故严重程度有降低作用;②弯道和弯坡道的道路线形处是严重行人交通事故的高发区;路段进出口处、窄路等路口路段处对行人交通事故严重程度有降低作用。研究结论可为精细化的土地利用规划与治理以降低行人交通事故严重程度提供一定的政策启示。 展开更多
关键词 土地利用 建成环境 极致梯度提升决策树(XGBoost) 交通安全
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美国萨克拉门托地区2022年1-8月份高速公路交通事故数据集 被引量：1
9
作者 冯健 李珂 +2 位作者 余浪 刘天 牟琦 《中国科学数据(中英文网络版)》 2025年第1期440-452,共13页
本研究构建了一个涵盖多源数据的美国萨克拉门托地区2022年1-8月高速公路交通事故数据集,旨在解决现有交通事故数据集稀缺且数据类型单一的问题。数据集整合了交通流量、检测器位置、交通事故详情以及天气状况等多维度信息,通过数据采... 本研究构建了一个涵盖多源数据的美国萨克拉门托地区2022年1-8月高速公路交通事故数据集,旨在解决现有交通事故数据集稀缺且数据类型单一的问题。数据集整合了交通流量、检测器位置、交通事故详情以及天气状况等多维度信息,通过数据采集、预处理和匹配等步骤,共包含59,626,368条记录。数据集采集自美国加利福尼亚州交通运输部PeMS系统和美国国家气象局,涵盖萨克拉门托地区6条主要高速公路。数据预处理包括特征字段选择、重复值去除、缺失值填充和数值编码,确保数据的一致性和完整性。数据匹配则通过时间匹配、检测器匹配和特征融合,将事故记录与最近的检测器关联,并获取流量和天气信息。数据集具有标准化的数据格式和高质量的数据内容,适用性广,支持交通事故预测、交通流量预测和路网结构研究等多种研究方向。其构建方法可为其他地区类似数据集的开发提供参考框架,同时为国内研究人员在数据公开性和多样性不足的情况下开展本地化研究提供支持。 展开更多
关键词 萨克拉门托地区 交通事故 交通流量 天气
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基于CatBoost和SHAP的高级别自动驾驶车辆非预期停车冲突风险预测
10
作者 刘擎超 王瑞海 +2 位作者 蔡英凤 王海 陈龙 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第1期170-180,共11页
针对高级别自动驾驶车辆非预期停车引发的交通冲突及其环境影响问题,现有研究缺乏对风险特征交互的捕获和可解释性评估。本研究提出了一种基于CatBoost和SHAP的风险预测及解释模型,通过分析城市中心、住宅区和郊区交通网络的接管次数,... 针对高级别自动驾驶车辆非预期停车引发的交通冲突及其环境影响问题,现有研究缺乏对风险特征交互的捕获和可解释性评估。本研究提出了一种基于CatBoost和SHAP的风险预测及解释模型,通过分析城市中心、住宅区和郊区交通网络的接管次数,构建了冲突风险预测模型。结果表明,接管次数在城市中心、住宅区和郊区分别为161次、227次和164次,最高单路段接管次数分别为11次、11次和16次;模型预测精度达93%以上。SHAP分析显示,前后车辆间相对速度和相对位置对冲突风险的影响显著。研究结果对提升自动驾驶车辆的可靠性和安全性具有重要意义。 展开更多
关键词 冲突风险 交通排放 高级别自动驾驶 CatBoost算法 SHAP解释模型
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基于集成学习的交通事故严重程度预测
11
作者 贾现广 宋腾飞 吕英英 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期61-66,共6页
为提升道路交通事故严重程度预测模型的性能,以及分析事故特征对于事故严重程度的影响,提出一种基于双层Stacking模型的交通事故严重程度预测方法。首先,采用BSMOTE2算法来平衡数据,并验证数据平衡处理是否会对模型预测产生正向影响,同... 为提升道路交通事故严重程度预测模型的性能,以及分析事故特征对于事故严重程度的影响,提出一种基于双层Stacking模型的交通事故严重程度预测方法。首先,采用BSMOTE2算法来平衡数据,并验证数据平衡处理是否会对模型预测产生正向影响,同时利用GBDT-RFECV算法进行k折交叉验证选择,完成特征降维。其次,构建双层Stacking模型,第一层由BiGRU和XGBoost组成,将时间序列特征用于BiGRU,静态特征用于XGBoost进行初步预测;第二层采用CatBoost模型,结合第一层的预测结果进行最终的严重程度预测。研究结果表明:模型的准确率、宏F_(1)和宏AUC均有明显提高,表明数据平衡处理对模型预测产生正向影响;相较于KNN、BiGRU、RF和XGBoost模型,所提双层Stacking模型的预测准确率分别提高了5.45%、10.23%、1.78%和2.34%,宏F_(1)值提高了5.31%、9.91%、1.35%和1.92%,宏AUC提高了11.13%、6.97%、2.13%和2.71%。该双层Stacking模型在多个评估指标上的表现均优于其他模型。 展开更多
关键词 交通安全 交通事故预测 预测分析 集成学习 机器学习 深度学习 特征降维
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双车道公路超车行为风险演化时间协变量建模
12
作者 戢晓峰 徐迎豪 +1 位作者 郝京京 覃文文 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第5期1240-1249,共10页
为获取双车道公路超车行为风险演化的时间特征,在利用超车风险视距指标分析超车风险演化特征的基础上,提出基于改进形状参数协变量建模方法的全参数AFT(accelerated failure time)模型预测路段期望超车时间,并通过无人机采集典型超车路... 为获取双车道公路超车行为风险演化的时间特征,在利用超车风险视距指标分析超车风险演化特征的基础上,提出基于改进形状参数协变量建模方法的全参数AFT(accelerated failure time)模型预测路段期望超车时间,并通过无人机采集典型超车路段场景的328组完整超车轨迹数据进行实例分析和对比验证.结果表明:超车风险演化时间包括风险递增(T_(1))和风险递减(T_(2))两阶段,平均超车距离分别为141.10、99.41 m,平均持续时间分别为8.18、5.61 s,超速超车现象严重;对向来车对T_(1)阶段有延长作用,超越货车对T_(1)阶段有缩短作用,场景异质性影响特征明显;全参数AFT模型在数据拟合度和异质性捕获能力方面更具优势,超车速度均值、超车距离和相对横向偏移标准差为模型关键协变量;预测得到在1%的生存率下3个研究场景的期望超车时间范围分别为18~93、18~50 s和18~39 s.本文扩展了双车道公路超车持续时间建模方法,对于已建成路段超车安全管控和规划路段道路设计具有重要价值. 展开更多
关键词 交通工程 超车行为风险演化 协变量建模 双车道公路 全参数AFT 期望超车时间
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基于文本挖掘的连环追尾事故影响因素及严重程度
13
作者 王玲 李义丹 +3 位作者 王子坚 张龙 邢莹莹 马万经 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期1074-1083,共10页
基于爬取的近8年微博数据,通过隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)主题模型和社会网络分析,识别了连环追尾事故的8个主题,揭示了事故的主要特征和发生机理。研究发现高速公路是最主要的事故场景;雨雪天气引发事故频率... 基于爬取的近8年微博数据,通过隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)主题模型和社会网络分析,识别了连环追尾事故的8个主题,揭示了事故的主要特征和发生机理。研究发现高速公路是最主要的事故场景;雨雪天气引发事故频率高于雾天;未保持安全车距和超速行为显著增加事故风险。利用LDA对每篇文档进行主题分配,结合正则表达式提取的严重程度信息,构建了有序Logit回归模型,分析了不同主题对事故严重程度的影响。结果表明,连环追尾事故的平均受伤人数和死亡人数分别是机动车交通事故平均值的2.12倍和1.85倍。在高速公路上的连环追尾事故严重程度高于交叉口,其优势比(odd ratio,OR)值是交叉口的3.3倍;雾天事故的OR值是雨雪天气的9.4倍;货车行驶事故的OR值是轿车的4.6倍,是客车的2.2倍。 展开更多
关键词 交通安全 连环追尾 严重程度 文本挖掘 隐含狄利克雷分布 有序LOGIT模型
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山区高速公路货车事故影响因素分析
14
作者 温惠英 马肇良 +2 位作者 赵胜 巫立明 黄坤火 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期93-103,共11页
山区高速公路由于地形复杂、气候多变、道路条件受限,使得货车事故的发生具有更高的风险。为了深入探究山区高速公路货车事故严重程度的影响因素,并为交通事故的主动预防和精准防控提供科学依据,基于机器学习方法,构建不同分类模型对事... 山区高速公路由于地形复杂、气候多变、道路条件受限,使得货车事故的发生具有更高的风险。为了深入探究山区高速公路货车事故严重程度的影响因素,并为交通事故的主动预防和精准防控提供科学依据,基于机器学习方法,构建不同分类模型对事故严重程度进行预测与分析。选择碰撞类型、车辆类型、路面结构、平面线形、纵断面线形、路侧防护措施、路表面状况、季节和事故时间等34个特征因素作为输入变量,以事故严重程度(轻微伤害/严重伤害)作为二分类输出变量,构建决策树(DT)模型、随机森林(RF)模型和支持向量机(SVM)模型等3种机器学习模型。为了评估模型的分类性能,采用准确率、精准率、召回率和F1分值等指标对模型进行对比分析。此外,为了深入剖析各模型的决策机制并识别关键影响因素,引入SHapley Additive exPlanations(SHAP)方法,对模型的预测结果进行解释性分析,以量化各输入变量对事故严重程度的贡献度。研究结果表明:RF模型的分类性能优于DT模型和SVM模型,在准确率、精准率、召回率及F1分值方面均具有较优表现。SHAP分析进一步揭示了影响山区高速公路货车事故严重程度的关键因素,包括翻车、无坡度、水泥路面、转弯、正面碰撞、事故时间(19:00—06:59)以及路侧无防护措施等因素。 展开更多
关键词 交通安全 山区高速公路 事故严重程度 货车事故 机器学习
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融合短时交通流的高速公路事故影响因素分析
15
作者 温惠英 黄俊达 +3 位作者 黄坤火 赵胜 陈喆 胡宇晴 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期1-13,共13页
高速公路交通事故的严重程度受多种因素共同影响,其中事故发生前的短时交通流特征作用尤为关键。为系统分析短时交通流状态对事故严重程度的影响,基于广东省2021—2022年南二环高速、济广高速和西部沿海高速的历史交通事故数据、ETC门... 高速公路交通事故的严重程度受多种因素共同影响,其中事故发生前的短时交通流特征作用尤为关键。为系统分析短时交通流状态对事故严重程度的影响,基于广东省2021—2022年南二环高速、济广高速和西部沿海高速的历史交通事故数据、ETC门架通行数据及气象数据,构建了考虑均值异质性的随机参数Logit模型,以探讨事故影响因素的异质性特征。该研究从道路特征、环境特征、交通流特征和事故特征4个方面筛选出29个潜在变量,分别采用标准多项Logit模型、随机参数Logit模型以及考虑均值异质性的随机参数Logit模型对事故严重程度进行建模。通过伪决定系数、赤池信息准则和贝叶斯信息准则对比分析模型拟合优度,结果显示,考虑均值异质性的随机参数Logit模型在拟合优度方面表现最优,能够更精准地捕捉事故影响因素的异质性特征。进一步基于变量的平均弹性系数评估不同因素对事故严重程度的影响,结果表明:在99%的置信水平下,道路特征、环境特征、事故特征和交通流特征等22个参数变量对事故的严重程度均存在显著影响,其中双向六车道、能见度增大等因素显著降低了事故的严重程度,路政救援处理时长、大型车平均速度、大型车比例、大型车与小型车速度差等变量的增大使事故的严重程度显著增加。该研究的结论可为高速公路事故预防和管理提供科学依据。 展开更多
关键词 高速公路 事故严重程度 影响因素分析 短时交通流 随机参数Logit模型
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不同光照条件下交通事故严重程度影响因素的可转移性分析
16
作者 潘义勇 朱梦 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第3期346-357,共12页
为探究不同光照条件下交通事故严重程度影响因素的异质性和可转移性,本文基于均值和方差异质性的随机参数Logit模型,对机动车交通事故严重程度的影响因素进行分析。将事故严重程度分为3类,研究整合驾驶员特性、道路特性、环境特性和车... 为探究不同光照条件下交通事故严重程度影响因素的异质性和可转移性,本文基于均值和方差异质性的随机参数Logit模型,对机动车交通事故严重程度的影响因素进行分析。将事故严重程度分为3类,研究整合驾驶员特性、道路特性、环境特性和车辆特性这4个维度,纳入25个潜在解释变量,通过捕捉随机参数的均值和方差变化,模型充分挖掘了事故数据中的异质性特征,并利用对数似然比验证了影响因素的时间不稳定性以及在不同光照条件下的可转移性。基于边际效应估计结果,对统计显著的解释变量在事故损伤严重程度中的差异化进行量化分析。研究结果表明:事故严重程度的影响因素在不同光照条件下呈现出显著异质性,且表现出显著的不可转移性。车辆进行转弯行为、事故发生在道路外仅在2017年白天的交通事故模型中显著,交叉口类型为四向交叉路口仅在2019年黑夜交通事故中显著。驾驶员性别为男性在2018年和2019年的白天交通事故中显著,其对仅财产损失和轻伤事故影响程度呈现出相反的结果。驾驶员疏忽操作在2018年的白天和黑夜无照明的事故模型中均显著,其对轻伤事故影响程度呈现相反效果。 展开更多
关键词 交通工程 事故严重程度 均值和方差异质性的随机参数Logit模型 时间不稳定性 可转移性
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考虑性别差异的老年行人事故严重程度时间不稳定性分析
17
作者 潘义勇 王羿 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期102-111,共10页
为了探究老年行人事故严重程度的性别差异,基于均值异质性的随机参数Logit模型,分别对男、女性老年行人事故严重程度影响因素进行了异质性和时间不稳定性分析。将事故严重程度分为3类:仅财产损失事故、轻伤事故和重伤事故,从人、车、路... 为了探究老年行人事故严重程度的性别差异,基于均值异质性的随机参数Logit模型,分别对男、女性老年行人事故严重程度影响因素进行了异质性和时间不稳定性分析。将事故严重程度分为3类:仅财产损失事故、轻伤事故和重伤事故,从人、车、路、环境等4个方面选取26个影响因素,通过随机参数的均值变化来捕捉事故严重程度影响因素的异质性;利用对数似然比检验分析了影响因素的时间不稳定性和在性别上的可转移性;采用边际效应分析了各显著因素对事故伤害严重程度的影响。研究结果表明:男、女性老年行人事故的严重程度影响因素存在显著差异,这些影响因素存在显著的时间不稳定性和不可转移性;“驾驶员逃逸”仅在2016年的老年女性交通事故中显著,“事故发生在工作区”仅在2017年的老年男性交通事故中显著,“交通管制方式为指示牌”在2015—2017年的老年男性交通事故中均显著,“交叉口类型为十字路口”在2015、2017年的老年女性交通事故中均显著,对“仅财产损失事故”的影响程度呈现相反效果。 展开更多
关键词 交通工程 事故严重程度 老年行人 时间不稳定性 均值异质性的随机参数Logit模型
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基于CTGAN的自动驾驶车辆交通事故关键诱因识别
18
作者 张志清 于晓正 +2 位作者 朱雷鹏 孙玉凤 李祎昕 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期14-28,共15页
明晰自动驾驶车辆交通事故机理是有效防控安全风险的重要前提。自动驾驶车辆交通事故诱因分析通常基于小样本和不平衡数据进行建模,但这类模型对于少数类预测精度低。基于数据增强的分析框架可以提高模型对于少数类的预测精度。通过条... 明晰自动驾驶车辆交通事故机理是有效防控安全风险的重要前提。自动驾驶车辆交通事故诱因分析通常基于小样本和不平衡数据进行建模,但这类模型对于少数类预测精度低。基于数据增强的分析框架可以提高模型对于少数类的预测精度。通过条件表格生成对抗网络(CTGAN)、联合生成对抗网络(CopulaGAN)以及合成少数过采样(SMOTE)、自适应过采样(ADASYN)技术增加样本量,平衡数据集,对比不同方法的合成数据质量;基于合成数据,对逻辑回归(LR)、决策树(DT)、随机森林(RF)、极端梯度提升(XGB)、支持向量机(SVM)5种分类算法进行评估,采用召回率、特异性、加权F_1分数及曲线下面积(AUC)等指标确定最优组合;最后结合沙普利可加解释(SHAP)框架量化事故关键诱因重要度。结果表明:CTGAN生成数据的边际分布得分(0.96)和相关性得分(0.92)最高,合成数据的平均质量为0.94,显著优于其他方法;CTGAN与随机森林算法结合时,模型在召回率(0.82)、特异性(0.84)、AUC(0.86)等指标上均表现优异,在包含10%标签噪声的测试集中仍保持鲁棒性(召回率提升至0.88),进一步验证了其在复杂场景中的适用性。关键诱因分析表明,路面状况(潮湿状态显著增加受伤风险)、夜间行车(低光照导致传感器性能下降)、交叉口及街道化程度(复杂场景增加检测延迟)是导致事故的核心因素。该研究为自动驾驶测试场景搭建及道路基础设施改造提供了关键依据。 展开更多
关键词 自动驾驶车辆 小样本量 数据不平衡 条件表格生成对抗网络 事故预测
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技术标准更新视角下电动自行车事故严重程度影响因素演化分析
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作者 邬岚 周佳雨 李根 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第1期231-240,共10页
电动自行车在我国发展迅猛,普及率高。为探究技术标准更新对电动自行车与其他弱势道路使用者之间事故严重的影响,本文分析其异质性和时间不稳定性。以盐城市2013—2023年间6022起相关交通事故为研究对象,从骑行者特征、事故特征、道路... 电动自行车在我国发展迅猛,普及率高。为探究技术标准更新对电动自行车与其他弱势道路使用者之间事故严重的影响,本文分析其异质性和时间不稳定性。以盐城市2013—2023年间6022起相关交通事故为研究对象,从骑行者特征、事故特征、道路特征、时间特征、环境特征这5个方面选取潜在特征变量,通过建立均值和方差异质性随机参数模型来探索潜在异质性。同时,利用对数似然比检验事故严重程度影响因素的时间不稳定性,并借助平均边际效应量化各因素对事故严重程度的影响变化。结果表明:相比二元Logit模型和未考虑异质性的随机参数模型,均值和方差异质性随机参数Logit模型具有更高的拟合优度和模型精度。此外,在2019年国标更新的影响下,电动自行车事故严重程度的因素存在明显的时间不稳定性,导致国标更新前后的重要影响变量发生显著变化。标准更新前的模型中,电动自行车和无控制这2个变量为随机变量,农村道路和沙土这2个因素分别增加其均值和方差;标准更新后的模型中,电动自行车和标志标线这2个变量为随机变量,秋天和肇事逃逸这2个因素增加电动自行车参数的均值。研究结果为涉及电动自行车的道路交通事故制定干预措施提供有用信息,为当前进一步更新电动自行车安全技术标准提供了有力的理论支撑。 展开更多
关键词 交通工程 事故严重程度 均值和方差异质性随机参数Logit模型 平均边际效应 时间不稳定性
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优化随机森林模型的交叉口单车事故致因分析
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作者 黄益绍 周润湘 郭钦 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第8期205-212,共8页
为深入探究交叉口单车事故影响因素、提升驾驶安全,构建了贝叶斯算法优化随机森林模型的事故因素分析框架。首先,选取含交叉口类型、时间段、道路表面情况等多维度数据的美国交通事故数据集;然后,预处理数据,用贝叶斯优化框架精细调校... 为深入探究交叉口单车事故影响因素、提升驾驶安全,构建了贝叶斯算法优化随机森林模型的事故因素分析框架。首先,选取含交叉口类型、时间段、道路表面情况等多维度数据的美国交通事故数据集;然后,预处理数据,用贝叶斯优化框架精细调校随机森林模型超参数后开展数据分析,并且对模型进行对比验证分析;最后,使用SHAP模型直观可视化解释关键特征因素。研究结果表明:该分析框架预测性能显著优于传统算法,预测准确度、精确度、召回率及F1值分别达93.91%、93.81%、93.91%及93.86%;模型在少数类事故预测上泛化性能更优;SHAP模型显示,时间段、限制速度及交叉类型为主要致因,其中限制速度30 km/h时轻微事故可能性最高,非信号交叉口最易发生严重单车事故。 展开更多
关键词 交通工程 随机森林模型 贝叶斯算法 交叉口单车事故 事故致因分析
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