考虑时间稳定性的单车事故严重程度影响因素分析

1

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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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

2

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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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

3

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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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

4

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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货车交通事故严重程度影响因素分析 被引量：1

5

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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考虑建成环境的电动自行车事故严重程度致因分析 被引量：5

6

作者 王菁 董春娇 +2 位作者 李鹏辉 姜文龙 邵春福 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期179-187,共9页

为探究考虑建成环境影响下,电动自行车交通事故严重程度的影响因素,本文从事故属性、骑行者属性、对象车辆及驾驶员属性、道路属性及建成环境属性这5个方面,选取18个影响电动自行车交通事故严重性的潜在变量。在此基础上,构建考虑均值... 为探究考虑建成环境影响下,电动自行车交通事故严重程度的影响因素,本文从事故属性、骑行者属性、对象车辆及驾驶员属性、道路属性及建成环境属性这5个方面,选取18个影响电动自行车交通事故严重性的潜在变量。在此基础上,构建考虑均值及方差异质性的随机参数Logit模型,利用边际效应量化显著变量对事故严重程度的影响差异。基于北京市近5年电动自行车事故抽样数据进行实证研究,结果表明:事故时段19:00-次日7:00、骑行者年龄大于40岁、重(大)型货车、到最近医院的距离增大及恶劣天气等因素会增加电动自行车事故严重程度。建成环境属性中,到最近医院的距离在死亡事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段及恶劣天气会增大其均值异质性,驾驶员年龄为(40,60]岁会增大其方差异质性;其他属性中,一般城市道路在受伤事故中的参数为服从正态分布的随机参数,路段会增大其均值异质性。研究结果可以为降低电动自行车事故严重程度提供理论支撑。 展开更多

关键词 交通工程 事故严重程度 随机参数Logit模型 电动自行车 建成环境

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不同等级农村公路交通事故严重程度预测研究 被引量：4

7

作者 张开冉 阚丁萍 陈多多 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1515-1522,共8页

为准确分析各因素及其组合对农村公路发生严重交通事故的影响,将道路类型、路侧防护设施、时间段、天气状况、事故位置等11个因素作为自变量,事故严重程度作为因变量,采用改进的Apriori关联算法,找出各影响因素间的内在联系,并求解得到... 为准确分析各因素及其组合对农村公路发生严重交通事故的影响,将道路类型、路侧防护设施、时间段、天气状况、事故位置等11个因素作为自变量,事故严重程度作为因变量,采用改进的Apriori关联算法,找出各影响因素间的内在联系,并求解得到关键因素的组合。然后,分别构建随机森林、梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)、极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)预测模型对农村公路事故严重程度进行预测。结果显示:与改进前相比,改进后的Apriori算法的运行效率和挖掘准确度都有较大提升;相对于随机森林和GBDT模型,XGBoost模型在准确率、召回率、精确率和F1得分等方面表现最优;照明条件、路侧防护设施、道路类型,天气状况是影响农村公路事故严重程度的重要因素,且各影响因素间存在显著的交互效应。 展开更多

关键词 安全工程 农村公路 改进Apriori 集成学习 事故严重程度预测

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融合数据平衡与贝叶斯优化的交通事故严重程度预测模型 被引量：2

8

作者 潘义勇 徐翔宇 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期69-76,共8页

针对交通事故数据类别不平衡导致的预测精度低问题,融合了过采样技术和贝叶斯网络来改进Catboost算法,以预测交通事故的严重程度。利用PowerSHAP算法筛选出21个关键特征,采用Borderline-SMOTE过采样技术对处于边界的少数类样本进行平衡... 针对交通事故数据类别不平衡导致的预测精度低问题,融合了过采样技术和贝叶斯网络来改进Catboost算法,以预测交通事故的严重程度。利用PowerSHAP算法筛选出21个关键特征,采用Borderline-SMOTE过采样技术对处于边界的少数类样本进行平衡采样;使用贝叶斯优化方法调整Catboost算法的超参数,并基于调优后的Catboost算法建立交通事故严重程度预测模型。通过实例验证表明:改进模型在预测交通事故严重程度方面优于其他分类模型,其准确率、精确率、召回率和F1分数分别为83.03%、87.01%、80.79%和83.50%;与其他参数优化方法相比,贝叶斯优化后的参数性能最高提升了3个百分点以上;Borderline-SMOTE过采样技术在数据占比较小的重伤事故上实现了各项性能评价指标达到88%以上,比其他模型至少提高了3.3%,并且在处理类别不平衡的交通事故严重程度预测方面,Borderline-SMOTE过采样技术的精度更高,优于其他5种数据采样技术。 展开更多

关键词 交通工程 交通事故严重程度 数据不平衡 贝叶斯优化 Catboost

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建成环境对交叉口行人事故严重程度异质性影响 被引量：1

9

作者 潘义勇 李烁 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期87-93,117,共8页

为探索建成环境及其他因素对行人事故伤害严重程度的影响,通过建立均值和方差异质性随机参数Logit模型对交叉口行人事故严重程度进行异质性分析。利用行人碰撞事故数据,从行人、驾驶员、车辆、道路、环境、时间、建成环境7个方面筛选出2... 为探索建成环境及其他因素对行人事故伤害严重程度的影响,通过建立均值和方差异质性随机参数Logit模型对交叉口行人事故严重程度进行异质性分析。利用行人碰撞事故数据,从行人、驾驶员、车辆、道路、环境、时间、建成环境7个方面筛选出27个影响因素,通过弹性系数分析显著变量对事故严重程度的影响程度。结果表明:地铁站可达性为“存在”是随机参数,车辆状态为“其他”会减小该随机参数的均值,降低交叉口行人事故严重程度;方差与“下午”显著相关,此变量会使随机参数的离散程度增加,分布变宽,随机性增加;不同用地类型与交叉口类型对行人事故严重程度的影响具有显著差异,用地类型为商业区、地铁站的可达性为“存在”时,交叉口行人发生交通事故的概率与伤害严重程度降低;行人有不当行为等因素显著增加了交叉口行人事故严重程度。研究结果为制定交叉口建成环境的优化改善措施提供参考和依据。 展开更多

关键词 交通运输工程 交叉口行人事故 事故严重程度 均值和方差异质性随机参数Logit 建成环境

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基于随机参数logit的山区高速公路事故严重程度研究

10

作者 张韡 高晗昊 +1 位作者 唐鑫琦 徐坤淼 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期101-110,共10页

为了探究平曲线、纵曲线、平纵组合线形对山区高速公路交通事故严重程度的影响,首先,统计分析某山区高速公路263 km路段的线形数据和该路段5年内发生的1870起事故,并将其分类;然后,根据调研数据的结构形式,建立随机参数logit模型,进而... 为了探究平曲线、纵曲线、平纵组合线形对山区高速公路交通事故严重程度的影响,首先,统计分析某山区高速公路263 km路段的线形数据和该路段5年内发生的1870起事故,并将其分类;然后,根据调研数据的结构形式,建立随机参数logit模型,进而利用该模型研究组合线形对事故严重程度的影响。结果表明:曲线比例(ROC)、加权曲率(CW)、单元坡度差(ΔS_(2))等因素与仅财产损失事故增加相关,而坡长组合(CSL)与仅财产损失事故减少相关;加权曲率(CW=0.6~0.7)和连续上坡与轻伤事故的事故增加相关,加权曲率(CW=0.3~0.4)、单元坡度差(ΔS_(1))、曲线比例(ROC)等因素与轻伤事故减少相关;曲率变化率(VRC)、单元半径比(CRF,CRB)、弯坡组合(CSR)等因素与重伤或死亡事故增加相关,曲线比例(ROC)与重伤或死亡事故减少相关;组合线形对事故严重程度有着显著影响。 展开更多

关键词 随机参数logit模型 山区高速公路 事故严重程度 平纵组合线形 财产损失事故

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基于集成学习的交通事故严重程度预测研究与应用 被引量：12

11

作者 单永航 张希 +2 位作者 胡川 丁涛军 姚远 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期33-42,共10页

目前自动驾驶技术重点是关注如何主动避免碰撞,然而在面对其他交通参与者入侵而导致不可避免的碰撞事故场景时,预测车辆在不同行驶模式下的碰撞严重程度来降低事故严重程度的研究却很少。为此,提出一种双层Stacking事故严重程度预测模... 目前自动驾驶技术重点是关注如何主动避免碰撞,然而在面对其他交通参与者入侵而导致不可避免的碰撞事故场景时,预测车辆在不同行驶模式下的碰撞严重程度来降低事故严重程度的研究却很少。为此,提出一种双层Stacking事故严重程度预测模型。基于真实交通事故数据集NASS-CDS完成训练,模型输入为车辆传感器可感知得到的事故相关特征,输出为车内乘员最高受伤级别。在第1层中,通过实验对不同学习器组合进行训练,最终综合考虑预测性能以及耗时挑选K近邻、自适应提升树、极度梯度提升树作为基学习器;在第2层中,为降低过拟合,采用逻辑回归作为元学习器。实验结果表明,该方法准确率达到85.01%,在精确率、召回率和F1值方面优于其他个体模型和集成模型,该预测结果可作为智能车辆决策规划模块先验信息,帮助车辆做出正确的决策,减缓事故损害。最后阐述了模型在L_(2)辅助驾驶与L_(4)自动驾驶车辆中的应用,在常规车辆安全防护的基础上进一步提升车辆的安全性。 展开更多

关键词 交通安全 交通事故严重程度预测 智能车辆 集成学习 K近邻 自适应提升树 极度梯度提升树 逻辑回归

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考虑建成环境的交通事故严重程度致因交互效应研究 被引量：9

12

作者 王健宇 陈献天 +2 位作者 焦朋朋 覃楚亮 王泽昊 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期272-280,共9页

为探究考虑建成环境影响下各类因素对交通事故的作用机理,本文提出一种融合ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling)平衡算法与CatBoost模型的方法,对沈阳市2015—2020年的道路交通事故进行研究,并解析事故致因的交互效应。首先,通过地理... 为探究考虑建成环境影响下各类因素对交通事故的作用机理,本文提出一种融合ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling)平衡算法与CatBoost模型的方法,对沈阳市2015—2020年的道路交通事故进行研究,并解析事故致因的交互效应。首先,通过地理信息匹配的方法补充事故地点周围14项建成环境因子,构建多源数据集。其次,通过比较4种经典的机器学习模型,即CatBoost,Random Forest,XGBoost,LightGBM,并筛选出泛化能力最强的模型。随后,利用SHAP(Shapley Additive Explanation)归因方法对最优模型进行解释以揭示单个风险因素效应以及影响重要度排序。最后,基于单因素分析,探究建成环境与事故特征之间的交互效应。研究表明:相同的特征在单因素以及双因素交互分析中对事故影响机制存在差异。在单因素分析中,季节、交通方式这2项因素对致命事故具有显著的正向影响;而主干路密度、快速路密度、工业用地比例、现场形态、道路物理隔离这5项因素对致命事故有着显著的负向影响。在双因素交互分析中,高主路密度与秋冬季节交互以及低工业用地比例与春季交互等对致命事故具有正向影响;而高工业用地比例与行人交互则产生了负向影响。本文成果可为相关人员提供准确的影响交通事故严重程度的相关因素,为优化和建设城市交通系统提供一定的理论支撑。 展开更多

关键词 交通工程 事故严重程度分析 CatBoost模型 城市道路交通事故 建成环境 交互效应

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贝叶斯网络在地铁运营事故严重程度预测中的应用研究 被引量：2

13

作者 雷斌 田伯轩 +2 位作者 李佳晨 马谦 刘鑫 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2751-2758,共8页

为了针对不同地铁运营事故致因预测事故后果的严重程度,将贝叶斯网络应用于地铁运营事故严重程度预警,建立地铁运营事故严重程度预测模型。首先,利用树型朴素贝叶斯算法对地铁运营事故数据进行模拟训练,得到不同事故致因的重要度;其次,... 为了针对不同地铁运营事故致因预测事故后果的严重程度,将贝叶斯网络应用于地铁运营事故严重程度预警,建立地铁运营事故严重程度预测模型。首先,利用树型朴素贝叶斯算法对地铁运营事故数据进行模拟训练,得到不同事故致因的重要度;其次,通过贝叶斯网络分析和网络推理得到各事故致因的概率分布;最后,以搜集得到的国内2001—2022年地铁运营事故数据为例开展实例分析,并选取准确率、召回率和精确率等指标验证模型预测结果的有效性。结果表明:机器学习获得的网络结构显示车辆是否故障、工作人员是否操作失误、人员因素其他原因是影响事故严重程度的重要因素;通过对模型的预测结果进行分析统计,得到不同事故致因对地铁事故严重程度的影响,可以为地铁管理部门进行事故预警提供智能辅助决策,为事故救援处置提供行动依据。 展开更多

关键词 安全社会科学 地铁事故预测 贝叶斯网络 事故严重程度

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高速公路追尾事故严重程度影响因素异质性分析

14

作者 苑仁腾 王晨竹 项乔君 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1231-1238,共8页

为了探索白天和夜晚高速公路追尾事故严重程度致因机理的差异性,构建了具有均值异质性的相关随机参数有序Probit(CROPHM)模型,用以捕捉未被观测的异质性和解释随机因素之间的关联性.从2012—2018年山西省高速事故数据集中提取出8664起... 为了探索白天和夜晚高速公路追尾事故严重程度致因机理的差异性,构建了具有均值异质性的相关随机参数有序Probit(CROPHM)模型,用以捕捉未被观测的异质性和解释随机因素之间的关联性.从2012—2018年山西省高速事故数据集中提取出8664起追尾事故,以时间变量、环境变量和事故属性为输入指标,并以追尾事故的最大受伤等级为输出指标,分别探索了影响白天和夜晚追尾事故严重程度的影响因素.首先,利用似然比(LR)检验证明了分别针对白天和夜晚追尾事故严重程度单独建模的必要性;然后,构建了2个CROPHM模型,用以比较追尾事故严重程度致因因素在不同时段的差异性;最后,通过边际效用分析提出了相应的改善建议.研究结果表明:相较于18:00—24:00,凌晨00:00—06:00发生追尾事故会导致致死事故的概率增加0.0637;相比于单车事故,夜间发生多车追尾事故时,致死事故的概率增加0.0156;当追尾事故中涉及大型车辆时,无论是白天还是夜晚,发生致死事故的概率均显著增加. 展开更多

关键词 交通工程 交通安全 追尾事故严重程度 异质性 有序PROBIT模型

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基于累积Logistic模型的交通事故严重程度时空分析 被引量：25

15

作者 马壮林 邵春福 +1 位作者 董春娇 王抢 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期94-99,共6页

交通事故的发生具有随机性和偶然性,为尽可能地降低交通事故的伤害程度,根据某高速公路典型事故多发段的交通事故统计资料,以交通事故严重程度为因变量,从时间、道路空间结构和交通运行环境等因素中初步选择12个候选自变量,采用混合逐... 交通事故的发生具有随机性和偶然性,为尽可能地降低交通事故的伤害程度,根据某高速公路典型事故多发段的交通事故统计资料,以交通事故严重程度为因变量,从时间、道路空间结构和交通运行环境等因素中初步选择12个候选自变量,采用混合逐步选择法分析候选自变量与因变量是否显著相关。采用累积Logistic模型建立交通事故严重程度时空分析模型,并从成比例检验、拟合优度检验和预测准确度检验3个方面对模型进行检验。研究结果表明:事故发生时段、季节因素、发生地点、道路线形、坡度、事故涉及车辆数和日标准交通量与年平均日交通量之比与交通事故严重程度显著相关。 展开更多

关键词 交通安全 交通事故严重程度 时空分析 累积Logistic模型 混合逐步选择法

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高速公路交通事故严重程度与交通流特征的关系研究 被引量：22

16

作者 侯树展 孙小端 +1 位作者 贺玉龙 田启华 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期106-112,共7页

为研究交通事故发生前后交通流特征对事故严重程度的影响,以JT高速公路作为研究对象,长期观测和采集交通流及事故数据。将交通事故发生时段的交通流主要衡量指标与事故信息进行数据匹配,形成交通事故与事故小时交通流匹配数据集,并分析... 为研究交通事故发生前后交通流特征对事故严重程度的影响,以JT高速公路作为研究对象,长期观测和采集交通流及事故数据。将交通事故发生时段的交通流主要衡量指标与事故信息进行数据匹配,形成交通事故与事故小时交通流匹配数据集,并分析流量、速度、大车比例等交通流表征指标与不同等级事故数的分布规律。通过分析发现:在某些流量、速度或大车比例区段,交通事故数及其严重程度处于较高的水平。在此基础上,利用主成分分析(PCA)技术对衡量交通流特征的初始指标进行降维处理,用交通流主成分指标综合反映交通流特征,并建立事故严重程度与交通流主成分指标的统计分析模型。结果表明:交通流主成分指标趋于零的区段的事故严重程度明显高于其他区段。 展开更多

关键词 事故严重程度 交通流 事故小时 主成分分析(PCA) 高速公路

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公路隧道交通事故严重程度预测模型研究 被引量：30

17

作者 马壮林 张祎祎 +1 位作者 杨杨 谭晓伟 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期75-79,共5页

为明晰公路隧道交通事故严重程度的影响因素,从134起事故统计数据中选出13个事故严重程度的潜在影响因素,分别采用有序Logit模型和广义有序Logit模型,建立交通事故严重程度预测模型。分析这13个因素对交通事故严重程度的影响程度,并对比... 为明晰公路隧道交通事故严重程度的影响因素,从134起事故统计数据中选出13个事故严重程度的潜在影响因素,分别采用有序Logit模型和广义有序Logit模型,建立交通事故严重程度预测模型。分析这13个因素对交通事故严重程度的影响程度,并对比2个模型的预测效果。结果表明:事故发生日期、发生时间、是否超速、天气和大型车比例5个自变量与事故严重程度显著相关。从广义有序Logit模型来看,事故发生时间不满足比例优势假设;广义有序Logit模型可以放宽部分自变量的比例优势假设,能给出更好的预测结果。 展开更多

关键词 交通安全 广义有序Logit模型 公路隧道 交通事故严重程度 影响因素

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基于Logistic的山区连续长下坡路段交通事故严重程度分析 被引量：6

18

作者 张娟 朱文强 +1 位作者 王凯 陶珂 《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2017年第6期841-846,共6页

为研究山区连续长下坡路段交通事故影响因素,以事故严重程度为因变量,从人、车、路、环境4个方面归纳出天气状况、车辆类型、平面线形等11个因素对事故严重程度的影响,应用分类变量方法将其定义为11种指标,并进行变量编码.以陕西省2条... 为研究山区连续长下坡路段交通事故影响因素,以事故严重程度为因变量,从人、车、路、环境4个方面归纳出天气状况、车辆类型、平面线形等11个因素对事故严重程度的影响,应用分类变量方法将其定义为11种指标,并进行变量编码.以陕西省2条山区连续长下坡路段三年共计169起交通事故为建模数据,结合Logistic回归理论,建立了各因素对山区连续长下坡路段交通事故严重程度的影响度量模型.结果表明:坡度和事故地点是影响山区连续长下坡路段交通事故严重程度的主要因素,其中,非特殊路段发生事故伤亡的概率较小,其发生伤亡的概率是特殊路段的32.4%.发生伤亡事故的概率随坡度增加呈递增趋势. 展开更多

关键词 交通工程 山区连续长下坡路段 LOGISTIC模型 事故严重程度

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山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度推理分析 被引量：8

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作者 戢晓峰 詹换勤 +1 位作者 普永明 覃文文 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期231-237,共7页

为获取道路线形、驾驶员属性、车辆类型、事故形态等因素对山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度的影响机制。本文基于元双公路(元谋—牟定)2012—2017年事故数据,利用社会网络分析法从人、车、路、环境等方面筛选出15个影响因素;基... 为获取道路线形、驾驶员属性、车辆类型、事故形态等因素对山区公路穿村镇路段过境车辆事故严重程度的影响机制。本文基于元双公路(元谋—牟定)2012—2017年事故数据,利用社会网络分析法从人、车、路、环境等方面筛选出15个影响因素;基于机器学习方法构建贝叶斯网络模型;以事故严重程度为决策变量,分析不同证据变量与驾驶员行为共同作用的推理结果。结果表明:不安全驾驶行为与危险事故因素的共同作用,将会增加事故严重程度;当涉及货车时,由于未保持安全距离,伤人事故率增加8.2%;在弯坡组合路段,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加19.6%;阴雨天行驶时,由于驾驶员判断失误,伤人事故率增加5.4%;由于操作不当,发生侧翻事故时,伤人事故概率增加3.1%。 展开更多

关键词 交通工程 过境车辆事故严重程度 贝叶斯网络 穿村镇路段 山区公路

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青藏高原双车道事故严重程度预测模型的建立 被引量：3

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作者 孙小端 侯洋洋 +1 位作者 贺玉龙 冯丙丙 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第7期106-110,共5页

分析了青藏高原地区的交通事故数据,发现大部分交通事故都是死伤人数较高的事故,即死伤事故占比较大。将事故严重程度作为因变量,选取海拔、氧含量、天气、事故地点的线形、事故地点的环境、肇事车辆的类型、交通量、大车比例、大小车... 分析了青藏高原地区的交通事故数据,发现大部分交通事故都是死伤人数较高的事故,即死伤事故占比较大。将事故严重程度作为因变量,选取海拔、氧含量、天气、事故地点的线形、事故地点的环境、肇事车辆的类型、交通量、大车比例、大小车的速度差等9个因素作为自变量,建立了累积Logistic回归预测模型,研究了影响高原地区交通事故严重程度的因素。结果表明:海拔、大车比例、交通量、肇事车辆类型和大小车的速度差与交通事故严重程度有显著的相关性。预测模型的建立能够为相关公路管理部门制定安全措施提供理论依据。 展开更多

关键词 交通工程 累积Logistic模型 青藏高原 事故严重程度预测

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