道路交通安全水平预测的统计模型

为了评价和预测不同国家的道路交通安全水平,建立通用的统计模型,作者首先分析道路交通事故死亡率与人口规模、机动车保有量、道路里程以及人均GNP之间的相关关系,根据相关性选择影响道路交通事故的因素,并建立万车死亡率与人均GNP之间的函数关系.模型计算结果与校核数据对比分析表明,所提出的模型能够较好地评价和预测一个国家或地区的道路交通安全水平.模型对交通管理者提高交通安全性的科学决策具有重要指导意义.     

道路交通事故宏观预测模型

道路交通安全已成为全社会普遍关注的问题,为了对中国未来的交通安全形势作出科学准确的预测,分析了中国道路安全状况的评价指标和主要影响因素,以交通事故死亡人数作为评价指标（输出变量）,以机动车保有量、公路里程、人均GDP为输入变量（影响因素）,建立了基于遗传算法的神经网络道路交通事故宏观预测模型和BP神经网络预测模型．模型的训练利用1978～1998年的道路交通事故数据为样本;模型的检验利用1999～2004年的道路交通事故数据进行检验．模型对未来年份的死亡人数进行了预测．预测结果表明：基于遗传算法的神经网络模型比BP神经网络预测精度较高,网络泛化能力强;得出2010年和2020年中国的道路交通事故死亡人数值分别为13．9万人和16．7万人．     

中国城市私人汽车拥有量的影响因素分析

为了探讨中国城市私人汽车拥有量的影响因素,在收集中国32 个省会城市和计划单列市的 2001—2013 年的面板数据的基础上,以私人汽车拥有量的对数为被解释变量,从经济属性、城市 属性、交通属性和政策属性4 个角度出发,选取9 个解释变量,分别建立固定效应模型和随机效 应模型。对模型进行异方差检验、序列相关检验和截面检验之后,利用STATA统计分析软件进行 回归分析,并通过豪斯曼检验进行比较,选取最优模型。研究结果表明固定效应模型较优,人均 地区生产总值、人口密度、城市化率、人均城市道路面积、每万人拥有公共汽车数以及公路里 程,这些因素均对我国私人汽车拥有量具有显著性的正效应。     

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本文以世界上26个国家和地区的道路交通安全状况作为研究对象，选取的国家和地区既包括美国、日本、英国、法国等发达国家也包括中国、越南、印度、泰国等发展中国家，具有很强的国际代表性。研究的道路交通安全影响因素涵盖了机动车保有量、道路总里程、GDP总量、人口、人均机动车保有量、人均GDP以及各国的交通安全目标七个方面。对道路交通安全水平采用交通事故死亡人数、受伤人数、万车死亡率、10万人口死亡率和致死率进行评价。在对交通事故的特点进行对比分析的基础上，对26个国家和地区的道路交通安全影响因素之间的联系进行了系统的分析，并采用SPSS数据统计软件对各参量之间的Kendall相关系数进行计算，根据计算结果，结合各个国家的国情，得出了5条结论和启示，为进一步深入系统地研究我国道路交通安全提供了有益的借鉴。     

基于人口-环境关系的小汽车增量调控政策有效性分析

为分析中国各城市小汽车增量调控政策的有效性,利用政府统计公报和统计年鉴数据,根据人口与环境关系理论构建定量分析模型.结果显示:小汽车增量调控政策对抑制私人汽车的过快增长有一定作用,但政策效应也会随着时间的推移而下降.实证分析发现,贵阳市政策效应并不显著,而杭州市的政策效应比较小,因此,小汽车增量调控政策可能并不适合二、三线城市.尽管人均私人汽车增长是人口、经济和家庭等因素的综合作用结果,但人均GDP是最首要的驱动因素.许多一线城市的人均GDP已经超过库茨涅茨环境曲线拐点,人口和家庭条件也不支持汽车保有量的快速增长,这也是未来政策调整需要考虑的方面.     

基于PCA和HMM的汽车保有量预测方法

分析了常用的汽车保有量预测方法,提出了一种新的基于主成分分析和隐马尔可夫模型的汽车保有量预测方法.选取国民总收入、人均GDP、人口总数量、城市化率、固定资产投资总额、进出口总额、城镇居民人均可支配收入、钢材产量、公路货运量、公路客运量、社会消费品零售总额11个指标作为汽车保有量的主要影响因素,运用主成分分析提取了主要影响因素的主成分.以提取的主成分与汽车保有量分别作为自变量、因变量,建立了回归分析模型.以汽车保有量回归预测值的年增长率为隐状态,以回归预测值与实际值的相对误差为可见信号,建立了隐马尔科夫模型,并对的汽车保有量回归预测值进行修正.分析结果表明:基于1994～2008年的中国汽车保有量及其主要影响因素的历史数据,应用提出的方法得到2009、2010年的汽车保有量修正值分别为6.220 96×107、7.825 12×107 veh;与2009、2010年实际汽车保有量比较,相对误差分别为-0.95％、0.30％.可见,基于主成分分析和隐马尔科夫模型的汽车保有量预测方法具有良好的预测精度,能够适用于短期预测.     

绷紧安全驾驶这根生命之弦

众所周知,我国是世界第一人口大国。众多人口促使我国GDP的快速增长和汽车保有量迅速增加。但与此同时,我国也是世界上道路交通事故导致死亡人数最多的国家。引发交通事故的原因有多种,根据我国公安部交通管理局的统计,超速、疲劳驾驶等人为因素是造成事故的主要原因,导致的交通事故占事故总数的80%以上。据国外统计数据得知,道路交通事故中90%的事故都与人有关,而且由驾驶员负主要责任的事故高达70%～80%。多少鲜活的生命葬送于车轮之下,多少国家财产付之东流……尤其对于运输企业而非个人,驾驶员肩负的责任更重,牵系着更多人的目光。我国道路运输行业安全形势非常严峻,加大对驾驶员安全教育的力度,增强驾驶员安全驾驶意识刻不容缓。     

支持向量机在道路交通事故预测中的应用

通过对道路交通事故相关指标的分析,选取万车死亡率、十万人口死亡率作为指标集合,建立的基于支持向量机的道路交通事故预测模型,经10年的道路交通事故相关数据的训练和测试,其准确性得到了验证。     

基于改进Compertz-PCA的汽车保有量联合预测

立足汽车行业,整理我国2005—2019年有关汽车保有量的相关面板数据,使用PCA方法分析,确定营运公交数、轨道交通公里数、公路里程数、城市化率、汽车报废量、社会消费品零售总额、汽车销售量、人均GDP、国民生产总值9项因素为汽车保有量影响因素.利用PC A分析后得出的7项主要影响因素构建汽车保有量综合影响指标M,借鉴国际上通用的饱和指标,结合Compertz曲线模型对我国未来20年汽车保有量的发展趋势进行预测,结合实际情况测算出我国汽车保有量.该模型由于引入综合影响指标M,所以在预测过程中考虑到更多的参数影响,提高预测精度.结果显示:我国汽车保有量已经在沿着Compertz曲线的轨迹发展,但并没有达到饱和点,即将处于成熟期,2031年汽车保有量将达到3.5亿辆.     

从道路交通安全发展的趋势浅谈预防措施——以上海市为例

我国实行改革开放以来,上海市道路交通得到了率先发展.为研究我国道路交通安全的发展趋势,文章以上海市近十年的道路交通事故数据为基础,综合考虑通车里程、总人口、机动车保有量、道路运输周转量和GDP等因素.分析交通事故与这些因素之间的关系,提出交通事故的预防措施.     

我国东西部地区的道路交通安全形势比较——以江苏和四川为例

我国实行改革开放以来,东部地区得到了率先发展,在经济与文化等方面与西部地区形成了很大反差。为研究我国东、西部地区经济发展差距对道路交通安全的影响,以江苏省和四川省为例,分析了两地近年来的道路交通及其交通事故的发展情况,并以道路长度、机动车保有量、居住人口数、道路运输周转量和地方GDP为相关因素,进行了交通事故的相对强度比较。发现江苏省的道路交通安全形势整体上好于四川省,但是其百公里道路事故率、十万人口事故率以及事故的损害强度却偏大,分析认为这与江苏省的道路运输周转量大、人们的交通出行频繁和道路条件改善后车辆行驶速度偏快有关。     

私家车交通事故频发原因及防治措施

随着我国经济的迅速发展,汽车保有量急剧增加,私家车数量也大幅增多,由私家车引发的交通事故也随之呈现出上升趋势。从人为因素、车辆因素、道路因素及对私家车行车安全产生影响的诸多方面,探讨私家车交通事故频发的原因,并从私家车驾驶员、道路交通管理部门以及车辆技术的改进等方面提出防治措施。     

城市私人小汽车增长影响因素研究

利用S型曲线模型,选择人均GDP、人均可支配收入、私人小汽车使用费、城市人口密度作为影响私人小汽车需求的主要因素,以某城市市区私人小汽车增长的相关数据为例,对影响城市私人小汽车增长的因素进行定量分析,通过多元回归分析发现,人均GDP和私人小汽车使用费是现阶段影响城市私人小汽车需求的两个最主要因素。     

机动车驾驶员人为因素与交通事故危害性关联分析

机动车驾驶员人为因素是导致道路交通事故形成,并产生事故伤害的最主要原因。将区域道路交通事故的死亡人数、伤亡人数和直接经济损失等统计指标值作为参考数列,将不同驾驶员人为因素组成的道路交通事故统计次数作为比较数列,可以建立驾驶员人为事故因素与其危害性的灰色关联模型。结合实例,通过对灰色关联矩阵的定量化结果进行分析,可以评价驾驶员人为因素对不同类型事故危害性的影响,为有关部门采取有效的安全管理和预防对策提供参考依据。     

中国机动车保有量发展趋势分析

针对中国机动车保有量发展趋势的分析及预测问题,从近20年来中国与其他典型国家、地区和城市的人均GDP、机动车保有量及人口密度的数据着手,分析三者之间的关系。结果表明,在未实施机动车保有量控制政策的情况下,人均机动车保有量与人均GDP有较强的正相关关系,与人口密度有一定的负相关关系。指出各个国家在机动化发展过程中各有特点,难以找到精确的定量化预测方法。针对高保有量、中保有量、低保有量三种情况分析中国未来机动车发展趋势并提出相关建议。     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

公路交通安全评价方法与体系

交通事故是人、车、路和环境动态系统失调的结果.根据我国的交通特点、地形特征和交通动态系统中人、车、路及环境的交通特性,着重从“路”方面,研究提出与我国交通特色相适应的公路交通安全评价方法,事故相对多发路段判别方法、双车道公路交通安全性预测模型、双车道公路交叉口交通安全性预测模型和高速公路交通安全性预测模型,以及建立公路交通安全评价指标体系的三个层次.