基于数据挖掘的道路交通事故成因分析

为减少道路交通事故的发生,基于某市2020年的交通事故数据分析道路交通事故规律及成因,以照明条件、能见度和天气等9个因素为自变量,以无伤害、轻伤、重伤及死亡等4种交通事故严重程度为因变量,采用多元Logistic回归模型和有序多分类Logistic回归模型,分析影响交通事故严重程度的重要因素。对某市2021年第1季度的交通事故数据进行验证,结果表明：多元Logistic回归模型和有序多分类Logistic回归模型对交通事故严重程度的正确预测率分别为75.1%、75.0%。基于数据挖掘的道路交通事故成因分析可为交通管理部门治理交通环境、降低交通事故提供依据。     

城市死亡交通事故形态影响因素分析

为研究城市道路环境下各因素对不同死亡交通事故形态的影响,以深圳市死亡交通事故数据为研究对象,将事故形态作为因变量,并划分为车辆间、车辆与行人、单车事故三类,选取驾驶员、车辆、道路、环境和时间特征为潜在影响事故形态的自变量.在多项Logit模型的基础上,创新性地引入能够反映数据异质性的混合Logit模型,并引用弹性分析定量讨论各自变量对事故形态概率的影响.结果表明:驾驶员年龄、车辆类型、道路有无隔离、路面是否干燥、是否道路交叉口、道路线形、照明条件、能见度、事故发生时间都会对死亡交通事故形态有显著影响,其中,能见度200 m以上为服从正态分布的随机参数,表明由于未观测到异质性的影响,该参数对事故形态的影响在事故个体间存在显著差异.     

基于均值异质性随机参数Logit模型的城市道路事故驾驶员受伤严重程度研究

驾驶员事故严重程度诱因分析对减少伤亡事故具有重要意义,以往研究假定影响变量为固定参数容易导致参数估计及研究推论出现偏差,据此本文基于均值异质性的随机参数Logit模型深入研究城市道路事故驾驶员受伤严重程度。使用2015-2019年发生在贵阳市的道路交通事故数据,综合考虑驾驶员、车辆、道路、环境特征等潜在影响因素,同时利用平均边际效应量化各显著变量对事故严重程度的影响。结果表明,均值异质性随机参数Logit模型具有更好的拟合优度;女性、老年人、酒后驾驶、车辆无安全气囊、能见度低于50 m、夜间无路灯照明等因素显著增加了驾驶员受伤害严重程度;随机参数Logit模型的效用函数中,夜间有路灯照明和事故发生在夜间为随机变量,且夜间有路灯照明与柔性护栏和车辆无安全气囊相关;事故发生在夜间与路侧行道树相关。     

典型交通设施对道路交通事故致因影响分析

在分析黑龙江省2006～2010年间1万多起道路交通事故数据的基础上,选取道路交通控制设施、路侧防护设施、道路物理隔离设施、照明设施等四类典型道路交通设施作为研究对象,分析不同敏感条件下（如不同道路类型、不同天气条件、不同事故形态、不同路表条件等）发生的交通事故形态与特征,据此分析道路交通设施对交通事故发生的影响情况,这将有利于道路交通设施功能的有效发挥,道路交通安全度的提高,也有利于道路交通设施的管理与维护。     

基于Multinomial Logit模型的美国北卡罗莱纳州慢行交通事故严重程度分析

为分析慢行(自行车与行人)交通事故严重程度的显著性影响因素,将交通事故分为仅财产损失事故、潜在伤害事故、非伤残事故、伤残事故、死亡事故5类,从人、车、路、环境4个层次选出11个自变量,以交通事故严重程度为因变量,基于Multinomial Logit模型计算每个变量对慢行交通事故严重程度的边际效应。结果表明,驾驶员性别、驾驶员饮酒状态、行人年龄、道路特征、路面状态、一天内发生时间、光线条件、年平均日交通量、地形等9个变量均与道路交通事故严重程度显著相关。     

莫让雾霾阻碍物流行程

严重的大范围的雾霾天气往往导致道路封闭、交通拥堵等问题,给物流带来了诸多不利影响,造成交通事故时有发生。一、雾霾对交通运输的影响其一,雾霾对公路运输的影响。由于雾霾天气下行车能见度较低及驾驶视野不清,致使驾驶员对道路交通标志、标线等设施辨别效果差,不利于驾驶员对前方和道路环境作出准确的观察和辨识。由于雾霾条件下个别车辆因故障及其他原因违法停车后不及时规范放置警示     

基于数据驱动的交通事故伤害程度影响因素 及其耦合关系研究

为准确识别影响山区高速公路交通事故伤害程度(TAIDME)的相关因素，本文构建随机森林朴素贝叶斯-耦合度模型(RFNB-CDM)对其进行研究。首先，处理2016—2020年云南省1760起山区高速公路事故数据，综合考量后，将涉及事故信息、道路信息、肇事机动车辆信息及驾驶人信息等4类18个相关因素作为初始特征进行研究，使用RF模型进行特征提取，并得到各因素对于山区高速公路交通事故严重程度(TASME)的重要性排序；其次，将新特征输入 NB 模型，对TAIDME的影响因素进行单因素分析；为改进原有模型不能对影响因素之间的关系进行准确刻画的缺点，本文引入耦合度模型并进行实例验证分析。结果表明：RFNB模型相较于RF和NB模型，得到的预测结果更加精确，分类性能分别提升5.56%和14.79%。其中，追尾碰撞、18:00-次日 6:00、事故车辆数2辆、下坡段、夜间无路灯照明、货运、大中型货车和直行匀速这8类因素存在时更易加重TAIDME，追尾碰撞和直行匀速这两类因素发生耦合作用时，最易导致重大伤害事故； 道路表面干燥、路侧金属防护和中央绿化带隔离这3类因素存在时可降低TAIDME，路侧金属防护和中央绿化带隔离这两类因素发生耦合作用时TAIDME最低。研究结论可为山区高速公路交通事故预防及降低山区高速公路事故发生后的伤害程度提供理论依据与决策参考。     

建成环境对行人交通事故严重程度的非线性影响

为探索建成环境对行人交通事故的影响并为行人事故预防提供理论依据，本文以建成环境“5D”要素为基础，围绕土地利用、城市设计和交通系统这3个维度构建昼夜建成环境指标体系，基于轻度梯度提升机构建昼-夜间行人交通事故严重程度模型，探究城市建成环境对行人交通事故严重程度的影响机制，结合SHAP(Shapley Additive Explanation)归因分析方法揭示两者之间的非线性关系，并以深圳市为例进行实证分析。结果表明：建成环境对行人交通事故的影响效应存在显著的时段异质性；昼间行人交通事故严重程度主要受人行道可达性、地铁站可达性及学校邻近度等因素的影响；夜间行人交通事故严重程度主要受人行道可达性、娱乐兴趣点(POI)指标及道路照明条件等因素的影响。建成环境对行人交通事故严重程度存在显著的非线性影响。昼间时段学校邻近度介于[0, 3]km时，地铁站可达性小于1km时，对行人事故严重程度有较大抬升作用；夜间时段娱乐POI可达性小于0.5km时，对行人事故严重程度有抬升作用；不论昼夜，人行道可达性对行人事故严重程度均有压降作用，且临街院门密度低的区域行人事故严重程度较 高。昼-夜间模型均表现出优秀的效果，分类准确率分别为96.38%和92.08%。     

基于方差分析与多元线性回归模型的快速路事故成因分析及对策研究

快速路交通事故多发且事故后果相对严重,通过分类量化快速路交通事故的潜在影响因素,采用方差分析法对各因素进行定性分析,确定交通事故的显著影响因素,进一步利用多元线性回归模型定量分析各显著因素对交通事故的影响程度.结果表明:超速、互通式立交、主辅路切换出口、辅路接入道路和坡度五个因素对快速路交通事故的影响程度依次递减.结合快速路关键因素及其影响程度,针对速度管理、互通式立交和主辅路接入管理提出可行的交通安全改善对策,为快速路交通治理提供参考借鉴.     

建成环境对老年人交通事故严重程度异质性影响

为量化建成环境因素对事故伤害严重程度的影响,本文构建基于均值和方差异质性的随机参数Logit模型对老年人交通事故伤害严重程度进行异质性分析。采用2019年美国某州老年人交通事故数据,从老年人特性、车辆特性、道路特性、道路环境特性、建成环境特性这5个方面选取17个影响因素,利用平均弹性系数捕捉各因素对事故伤害严重程度的影响。结果表明：基于均值和方差异质性随机参数Logit模型的拟合优度更高;建成环境因素中事故发生地300 m缓冲区 内存在购物中心为随机变量,其均值与男性老年人、车道数为3显著相关,方差与道路控制方式为未控制显著相关;摩托车、直线、湿润等因素显著增加了老年人交通事故伤害严重程度。研究结果有助于交通管理者采取适当的策略降低老年人交通事故伤害严重程度。     

高速公路隧道交通事故严重程度的影响因素分析

根据京珠高速公路韶关段4个隧道的交通事故资料,从时间因素、隧道环境因素和交通动态因素3个方面选取9个输入变量,以交通事故严重程度为输出变量,建立高速公路隧道交通事故严重程度预测模型;然后,通过灵敏度分析方法,研究各个输入变量对输出变量的影响程度,并对各个输入变量的灵敏度分析结果进行比较分析．研究结果表明,日交通量与年平均日交通量之比和大型车混入率对交通事故严重程度的影响最大,天气、线形、坡度和事故发生地点在隧道中的位置对交通事故严重程度的影响基本相等,事故发生时段对交通事故严重程度的影响可以忽略不计．     

雾霾天气低能见度下的交通流仿真研究

为了研究雾霾天气低能见度下的交通流,结合停车视距模型,建立雾霾低能见度下的交通流微观模型。在数值模拟中,得到了雾霾天气低能见度条件下的时空图,分析了低能见度下不同最大速度的事故率曲线结果表明,与晴天相比,低能见度下,交通拥堵的频率和持续的时间都相对较长。并仿真得到了不同密度下的道路车辆限速值,仿真结果与道路能见度限速标准相一致。研究结果对于雾霾天气下交通管理与控制、安全出行都具有重要的意义。     

基于随机森林的电动自行车骑行者事故伤害程度影响因素分析

为研究电动自行车道路交通事故对骑行者伤害程度影响因素的重要性排序,分析电动自行车骑行者事故伤害程度的影响因素.收集某市2013-2015年电动自行车交通事故数据,对其进行描述性统计分析,从中选出与交通事故严重程度相关的22个影响因素.利用随机森林模型对电动自行车骑行者受伤严重程度进行预测,并对相关因素的重要程度进行排序...     

高速公路交通事故空间分布特征及防控对策研究

高速公路由于车速快、车流量大等原因很容易形成交通事故,为深入研究高速公路交通事故空间分布规律及相关特征因素,利用空间缓冲区方法和二元逻辑回归模型,分析内蒙古G65高速公路交通事故在不同条件下的空间分布特征,以及影响交通事故分布的显著性因素.结果表明:高速公路交通事故主要分布于服务区、收费站、超限站及临近路段,且道路沿线城市的发展状况、车流量、交通组成特点及旅游景区的分布对交通事故的空间分布具有重要影响,而在不同条件下交通事故的空间分布具有明显的差异性和不同特征.此外,交通事故的严重程度与事故发生时段、事故形态以及交通拥堵程度密切相关.最后,根据分析结果有针对性地提出交通事故预防管控措施.     

济青高速公路交通事故成因分析

人、车辆、道路环境、天气和交通量等因素是影响高速公路交通事故的主要因素.以济青高速公路为例,对高速公路交通事故的影响因素进行了分析研究,并提出了提高高速公路交通安全的对策.     

基于神经网络的交通事故严重程度影响因素研究

为分析交通事故严重程度的影响因素,运用感知器神经网络理论,从人、车、路(环境)因素及交通流因素等方面选取12个输入参数,以交通事故严重程度为输出参数,搭建基于MATLAB平台的3层前馈人工神经网络模型。对建立的网络模型的拟合优度进行检验,求解回归曲线以及总响应,并通过实例验证模型的有效性。分析表明,驾驶员性别、年龄、事故类型对交通事故严重程度的影响可以忽略不计,交通流特征对交通事故严重程度的影响最大,天气情况、路面情况对交通事故严重程度的影响程度基本相同。     

基于特殊天气的贵州省特大交通事故影响机制

天气变化对道路交通事故影响是目前研究的热点问题.以贵州省为例,分析特殊天气条件下的特大交通事故时空分布特征,研究特殊天气对特大交通事故影响机制.结果表明:2011-2014年贵州省特大交通事故总体呈下降趋势,且2013年特大交通事故年内差异最大;2011-2014年贵州省特大交通事故呈现"两峰一谷"现象,即11月和2月是特大交通事故两个高峰期、12月是一个低谷期;各种天气指标对特大交通事故影响均非常显著,且呈正线性相关关性,其线性模型拟合指数为0.922 4.     

考虑乘客的交通事故受伤严重程度模型

为分析比较交通事故中驾驶员和乘客的受伤严重程度,根据某城市的道路交通事故数据,分别以交通事故驾驶员和乘客受伤严重程度为因变量,从事故基本信息、事故人员数据、现场环境数据等方面选取自变量,运用二项Logit模型分别建立驾驶员和乘客受伤严重程度模型。研究结果表明:驾驶员和乘客的受伤严重程度影响因素存在差异,仅有人员的年龄变量、事故形态变量在驾驶员模型和乘客模型中都表现为显著,其余变量的显著性在两模型中不同。因此,不仅要关注驾驶员的受伤严重程度,还要重视乘客的受伤情况,给予乘客更多保护。     

城乡接合部道路交通事故辐射范围分析

为合理确定城乡接合部道路交通事故的影响范围,以重力模型为基础,构建城乡接合部影响带模型。分析城乡接合部道路交通事故辐射范围的4个影响因素：交通流特征参数、交通组成、道路横断面、土地利用。对交通事故影响持续时间进行分析计算,进而基于烟羽模型构建城乡接合部道路交通事故辐射范围模型。最后,根据昆明市兴呈路事故数据验证了模型的可行性。同时为便于实际应用,建立了道路交通事故辐射范围分析系统,可得到事故在时间和空间上的动态影响范围。     

�����ٶȼ��ٶ����ƵĽ�ͨ��ȫ����

本文探讨了行车速度与交通事故发生几率及行车速度与交通事故严重程度的关系，进一步阐明了车速离散性对交通事故的影响，速度限制与行车速度及安全的关系。从驾驶人的驾驶态度和行为、车辆技术性能、道路通行条件、环境条件、交通管理措施五个方面分析了影响行车速度的主要因素。