零截尾负二项模型在交叉口事故预测中的应用

事故预测模型是广泛采用的交通安全定量分析方法，但往往要求具有完备的道路、交通和事故数据。然而，基础数据相对不健全是包括中国在内的发展中国家交通安全管理面临的主要问题之一，例如仅有发生事故路段或者交叉口的相关属性特征（即零截尾数据）。为此，为确保基础数据不全的情况下交叉口事故预测的准确性，提出了基于零截尾的广义负二项回归模型；采集了246个非信号控制交叉口的交通与事故数据，采用传统负二项模型和新提出的零截尾负二项模型对全数据和零截尾数据分别进行对比分析。结果表明：在针对截尾数据的分析中，零截尾负二项模型明显优于传统负二项模型，并且零截尾负二项模型的参数估计值与基于全数据的负二项基准模型的估计值非常接近；在所有模型中，交叉口的主路交通量和支路交通量与交叉口的安全性之间存在较大的正关联。此外，同等条件下，十字形交叉口的事故数量高于T形交叉口的事故数量；利用传统负二项分布模型分析截尾数据得到的事故预测模型与使用全数据的基准模型有显著差异，其结果不可靠；采用零截尾负二项分布模型的参数结果与基准模型基本一致，截尾模型的置信区间包含基准模型相应的参数估计值。当受条件所限无法获取全部数据时，可以考虑使用零截尾负二项模型进行安全分析。     

面向 NSM 的高速公路大区段事故风险预测方法

为探究路网交通安全管理(NSM )中的事故风险预测方法,以国内高速公路的大区段路段为研究对象,首先分别采用系统聚类、k-means动态聚类和二阶聚类方法对路段进行聚类,确定最优聚类方法和聚类数量,然后对"同质性路段"分别建立负二项回归、贝叶斯负二项回归、随机或固定效应的负二项回归和多层混合效应负二项回归4种模型,通过精度评价指标选择出最优的事故预测模型,最后计算出相应路段的事故风险大小并识别出事故多发路段.结果表明:选择最优的聚类方法和聚类数量相较于未聚类的情况将有效提高事故预测的拟合精度,其均方方差下降了64% .当选择二阶聚类方法且聚类数量为3时,"同质性路段"负二项回归的事故模型拟合精度最高,其模型的赤池信息量 A IC为464 .79 ,贝叶斯信息量 BIC为476 .98 ,均方方差为99 .22 .在4种事故预测模型中,负二项回归具有良好的预测精度,其预测结果的均方方差最小,为108 .64 .采用统计学方法识别"同质性路段"的事故多发路段,共识别出辽宁省22条事故多发路段.      

高速公路分、合流区事故分析模型及事故影响因素

针对高速公路分流区、合流区分别建立负二项回归模型、零膨胀负二项回归模型、混合效应负二项回归模型3种交通事故分析模型,依据AIC准则、BIC准则、对数似然值、Vuong值等对模型进行检验,并采用拟合程度最高的NB模型进行事故影响因素分析。分析结果表明:1)主线年平均日交通量每增加1%,分流区、合流区事故数分别增加3. 50%,2. 23%; 2)主线平曲线半径、分合流区渐变段长度分别增加1%时,分流区年事故数减少0. 12%、0. 18%,合流区年事故数减少0. 07%、0. 28%; 3)分合流区车道数为单车道及4车道时对应的事故数相对较高; 4)分流区位于下坡路段比位于上坡路段具有更高的事故危险性,至上一分流区的距离与年事故数之间表现出显著的正相关性,较长的减速车道有利于提高交通安全性; 5)位于主线长直线路段末端的合流区诱发事故的风险较高; 6)重型车比例上升会导致年事故数升高。     

一段典型山区高速公路的事故频次建模研究

山区高速公路是道路交通系统中的一个重大安全隐患。文中通过对一段典型山区高速公路上事故频次建模,获得了对主要风险因素的安全效应评价;通过数据预处理及对其中"过度离散"和"零膨胀"特征的观察与统计检验,建立了基于零膨胀负二项回归技术的事故预测模型;对比传统泊松和负二项模型,该模型具有更好的数据拟合度和鲁棒性。研究结果表明陡坡、弯道、季节、隧道等是影响山区高速公路事故发生的主要因素。同时提出了一种计算"零事故状态"下各因素相对重要性的方法。     

基于广义线性模型的高速公路事故预测能力对比研究

为了寻求能够高效拟合事故数据的模型,提高高速公路交通事故预测的能力,以广东省京珠、粤赣以及开阳高速为研究对象,收集整理了共4657起交通事故及相关影响因素数据,通过路段划分得到5573个交通事故建模样本.基于系统聚类及四分位数法,筛选交通事故数据中的异常值,剔除了建模样本中的离群样本;基于方差膨胀因子法,对模型的解释变量进行共线性诊断,对存在共线性问题的解释变量进行了处理.分别对负二项(NB)、零膨胀负二项(ZINB)及Tobit模型进行变量筛选,分别确定了16,24,16个解释变量;基于模型变量筛选结果,利用交通事故数据样本,完成了NB,ZINB及Tobit模型的建模.分析对比了NB,ZINB及Tobit模型的拟合效果及预测能力,结果显示,在模型的事故预测能力方面,当交通事故数据中存在大量零值,NB,ZINB及Tobit模型经过K折交叉检验计算得出的PRESS值分别为2185,2239,4442,表明Tobit模型预测能力最优,ZINB模型其次,NB模型再次.      

Safety Characteristics of Two-lane Highway Sections Passing through Towns/villages in Mountainous Area Based on Negative Binomial Prediction Model

针对我国交通事故呈现出的在公路穿村镇路段聚集的趋势,在某山岭地形区域进行了双车道公路的交通事故、交通组成、道路和路侧等因素的大量数据采集,并对公路穿村镇路段的整体安全特性进行了分析,采用负二项模型等事故预测模型和相关检验理论对模型形式,以及公路穿村镇路段全部事故和追尾、碰撞、路侧等不同形态的事故规律特性进行了深入分析.研究结果发现,公路穿村镇路段的事故时空分布呈一定规律性;交通量、混杂率和道路横坡度为影响公路穿村镇路段交通安全的3个显著因素,且均呈正向影响.     

基于安全替代指标的城市道路交通安全高风险点位研判方法

针对城市道路开展高风险点位的判别和筛查，是交通安全改善工作的重要内容。以上海市为例，基于手机导航定位数据，提取了急减速事件、急加速事件、平均速度、速度变异系数和拥堵指数五种替代安全指标，进而分别构建了基于零截尾负二项的事故频率预测模型和基于多元logit的事故严重程度预测模型，可有效识别出城市道路交通高风险点位。模型具备较高的准确率和可解释性。该方法可为精细化的城市道路交通安全治理提供有效的技术支撑。     

基于贝叶斯时空建模的高速公路事故黑点判别

为了识别高速公路事故黑点,基于历史交通事故数据,建立贝叶斯时空交互模型,估计高速公路路段事故率和超常事故率.根据其后验期望序号对路段安全性进行排序,将排序靠前的一定比例路段判定为事故黑点.利用该方法对广东开阳高速公路进行事故黑点判别,并与基于贝叶斯层级泊松模型的黑点判别结果进行对比.结果表明,时空交互模型和层级泊松模型的事故路段排序结果存在显著差异.以事故率为安全评价指标时,2个方法判别的事故黑点中有73%相同;以超常事故率为安全评价指标时,2个方法判别的事故黑点中仅有20%相同.这与类似研究的结论一致,体现了解析时空关联和交互对事故黑点判别的重要性.另外,还对比了基于评价指标后验期望序号和后验均值的事故路段排序序号.结果显示二者的一致性较高.      

事故多发点鉴别本质及基于BP神经网络的鉴别方法研究

首先对常规事故多发点鉴别方法进行了分析和评述,并通过实例揭示了多发点的鉴别本质。在此基础上,建立了基于三层BP神经网络的城市干道路段事故多发点鉴别模型。该模型考虑了交通事故7个方面的影响因素,并能将常规鉴别方法不易识别出的多发点鉴别出来。其次,应用哈尔滨市市区430个干道路段上1999年至2004年发生的13764起交通事故数据及关联因素数据,对神经网络的权值和偏置值进行了标定,并应用该模型进行了事故多发路段鉴别。最后,分别应用了事故次数概率分布法、矩阵法和质量控制法对430个路段进行了多发点鉴别,并对鉴别结果进行了对比分析。     

公路网事故多发段(点)判别方法研究

针对在事故多发段判别时,平面交叉节点通处理为路段,平面交叉节点的安全重要性被弱化,判别精度受到了影响的问题;并针对路网事故多发段判别时,先判别事故严重的路,再判别其上事故多发段,忽略了整体事故不严重的路上个别事故多发的段点的问题。对路网中各种等级公路进行归一化处理;根据平面交叉节点行车安全特性,把公路划分为平面交叉节点路段和普通路段;平面交叉节点路段安全影响范围的确定;从而进行路网事故多发段判别。既提高了已有动态步长过滤法等对一条公路进行事故多发段判别的精度,又解决了不同等级、不同特征公路组成的路网在同一水平下的事故多发段判别;为路网安全管理提供了基础。     

双车道等级公路路侧事故预测模型研究

借鉴国内外事故预测模型(也称安全性能函数SPF)研究领域的最新成果,收集了31条双车道公路(总里程约740 km)的事故、交通量和线形数据,采用了泊松、负二项、零堆积泊松和零堆积负二项四种统计概率分布,从路侧事故数、路侧事故死亡人数、路侧事故受伤人数三方面对路侧事故规律进行了研究,通过弹性分析从量化的角度给出了道路几何条件、交通量水平与构成等指标与路侧安全的关系。     

基于贝叶斯空间相关模型的城市快速路安全影响因素研究

快速路是城市交通的主骨架,其运行安全态势直接影响整体通行效率的发挥。利用线圈检测器数据和由事故视频监控系统采集的2011~2013年共50069起事故数据,应用贝叶斯空间相关模型,对上海市南北高架、延安路高架、内环和中环4条快速路进行建模分析。为了反映路段间的潜在空间联系,在负二项模型的基础上,加入空间随机影响项建立相邻空间相关模型;进一步改进了该空间随机项的协方差矩阵,建立距离空间相关模型。通过贝叶斯回归方法比较3个模型的回归效果。结果显示,距离空间相关模型具有最优的拟合效果,其方差信息标准(DIC)较负二项模型降低6.04%。由此证明,事故在道路中的分布存在空间关联,且其相关性受距离影响。在道路几何特性影响因素中,路段前后1 km 内匝道数越多,每公里转角越大,事故风险越大;入口-出口型交织路段事故发生几率较高。日均交通量与事故风险显著正相关。不同快速路对比分析表明内环事故风险偏高,中环事故风险较低。      

高速公路交通事故非线性负二项预测模型

以京港澳高速公路（G4）粤境北段3年发生的1 354起交通事故为研究对象,将基础数据根据路段长度一致、曲线半径一致和坡度一致划分路段单元对基础数据进行处理,从道路线形和环境条件2个方面选取13个自变量,分别采用负二项（Negative Binomial,NB）回归模型和非线性负二项（Nonlinear Negative Binomial,NNB）回归模型建立交通事故起数预测模型,根据模型的拟合优度和预测准确性对比分析负二项回归和非线性负二项回归模型的优劣,并找出影响交通事故起数的显著自变量,分析显著自变量对交通事故起数的影响程度。研究结果表明：无论采用上述何种路段划分方法,非线性负二项回归模型构建的交通事故起数预测模型均优于负二项回归模型;采用坡度一致划分方法明显优于路段长度一致和曲线半径一致划分方法,更适合应用于山区高速公路交通事故数预测研究;从显著变量相关性来看,路段长度、相邻路段坡度变化值、弯坡组合、曲率、是否存在隧道路段以及是否为易结冰和起雾路段均是非线性模型的显著影响因素。     

我国双车道公路普通路段路侧事故预测模型研究

针对双车道公路路侧事故的各种影响因素,建立适合我国国情的双车道公路路侧事故预测模型,探索双车道公路路侧事故的分布规律。研究中根据我国双车道公路两侧用地情况,把公路划分为普通路段、村庄路段和交叉口路段,并对普通路段进行了路侧事故预测模型研究,主要内容包括普通路段的划分、路侧事故的定义、路侧危险度的划分、模型的结果自检验以及应用检验等等。研究结果表明交通量、货车比例、平曲线用长度加权的弯曲度、所在地域对路侧事故率的高低有较大影响,模型验证结果表明路侧事故预测值和实际值呈现一致性。     

基于几何线形指标的山区高速公路安全性评价

通过分析交通事故与几何线形的相关关系,提出了基于几何线形指标的山区高速公路路段交通安全评价方法。首先应用统计分析原理,建立了事故率与平、纵线形指标的关系模型,根据该模型确定具有不同线形条件的各类路段的基础事故率;然后利用各类路段的基础事故率,提出了单一线形的事故率系数及组合线形的综合事故率系数概念,并给出了系数计算公式和取值方法;最后利用综合事故率系数并基于统计分布原理,提出了基于几何线形指标的路段交通安全评价方法,并进行了案例分析。结果表明:该方法能够从几何线形指标的角度评估山区高速公路各路段的交通安全状况。     

交通事故现场管理安全测度评价

为了保证交通事故现场处理人员的人身安全,避免二次交通事故发生,分析了影响交通事故现场安全性的因素,建立了系统动力学模型,对交通事故现场安全水平进行了动态预测。为了将管理水平量化处理,以各因素的资金投入标定事故现场管理的水平,通过系统仿真,得到各因素管理水平的变化对交通事故现场安全程度的影响。研究结果表明,人的因素是影响交通事故现场安全水平的主要因素,管理因素次之,加强人为因素的管理是提高交通事故现场安全性,预防二次事故发生的主要手段。     

基于灰色理论的道路交通事故预测模型综述

交通事故预测模型是进行交通安全控制的关键问题之一。重点介绍了目前几种主要的基于灰色系统理论的道路交通事故预测模型:基本灰色预测GM(1,1)模型、残差灰色预测模型、灰色Verhulst预测模型、灰色马尔可夫预测模型、灰色神经网络预测模型,并指出各模型的适用条件和优缺点,为相关研究提供参考。     

考虑空间相关性的行人宏观安全研究

为了探究行人事故的发生机理,分析影响行人交通安全的显著因素,收集上海市中心城区263个交通分析小区（TAZ）的行人事故、道路、人口及土地利用数据,并开展行人宏观安全研究。考虑到TAZ之间存在的空间相关性,建立考虑空间相关性的贝叶斯负二项条件自回归模型,在条件自回归模型中对比分析了5种不同的空间权重矩阵,包括0~1邻接矩阵、边界长度矩阵、分析单元中心距离倒数矩阵、事故空间中心距离倒数矩阵这4种既有矩阵,以及首次引入的宏观安全建模中的分析单元中心距离多阶矩阵。结果表明：分析单元中心距离多阶矩阵的模型拟合效果和事故预测准确度均显著优于既有的4种空间权重矩阵,证明了在宏观安全建模过程中考虑研究对象交通特征（居民步行平均出行距离等）的必要性;人口数量、主干道长度、次干道长度、路网密度等因素均与行人事故呈现显著正相关,平均交叉口间距、三路交叉口比例等因素与行人事故呈显著负相关;相较于高等、低等土地利用强度,中等土地利用强度对行人事故的影响最大。     

我国道路交通事故统计指标体系问题探讨

道路交通事故统计是一项基础性工作.道路交通事故统计指标是道路系统采集交通事故信息的依据,它对一系列道路安全工作的合理进行起着决定性作用.为此,针对我国道路交通事故统计指标体系中存在的统计指标数据的遗漏、统计指标口径不一致、道路交通事故严重程度的量化及交叉口、路段事故的鉴定、事故形态等问题进行了探讨.