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。     

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。     

基于负二项分布的高速公路交通事故影响因素分析

为分析高速公路交通事故的影响因素,构建基于负二项分布的事故分析模型,探究事故数与交通特性、公路线形及路面性能间关系。鉴于传统固定参数模型难以刻画各因素对事故风险影响的异质性,引入了随机参数建模方法。结果表明：相比于固定参数负二项模型,构建的随机参数负二项模型有更好的拟合优度,且能更合理地反映各因素对事故的作用效果;将随机参数分布的均值设置为其他变量的函数形式,可进一步挖掘各因素对事故风险的交互影响;交通量、路段长度、货车比例、平曲线曲率、纵坡坡度及车辙深度均与事故数正相关,且其每增加1%,事故数分别增加0.299%,1.029%,0.093%,0.079%,0.068%和0.054%;结构强度系数与事故数负相关,其每增加1%,事故数降低0.064%;增加路缘带宽度有益于交通安全;单向3车道或4车道路段的事故数多于同等条件下的2车道路段;弯坡组合路段的事故风险明显高于单纯的平曲线路段;货车比例高的下坡路段事故风险尤其高。     

道路因素对典型较严重道路交通事故严重性的影响分析

基于道路交通事故数据探究事故影响因素对于认识事故的影响因素、提高交通安全水平具有重要意义。利用近年来国内典型较严重道路交通事故数据,应用泊松模型和负二项模型,以区分事故形态的方式建立追尾事故、侧碰事故及撞行人事故的事故死亡率的道路影响因素分析模型。这些模型以三类事故中涉及人员的死亡数为因变量,以一系列道路因素为自变量,将事故涉及人数作为偏移变量。模型的具体形式以过离散系数及赤池信息量准则(AIC)为依据进行选择。结果显示,追尾事故的死亡率与道路等级、路侧防护设施显著相关;侧碰事故则与天气、路表情况、路口路段位置、坡度以及道路结构有关;撞行人事故与路表情况、道路等级、车道数、平曲线半径有关。本文拓展了事故严重性研究的深度,其研究成果对于更好地利用重特大事故的深入调查数据有现实意义,也可为事故分析及道路设计等提供借鉴。     

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.     

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.     

基于乘客感知的公交服务质量影响因素分析

应用改进的SERVQUAL模型,结合二项Logistic模型,对宜昌市公交乘客感知服务质量的影响因素进行了研究.结果表明在运用Logistic模型进行回归分析时,采用不同的临界值作为划分感知服务质量等级的标准会对回归分析结果产生一定的影响,但影响宜昌市公交乘客感知服务质量的主要因素在不同临界值下是一样的,它们分别是乘坐公交车的安全性、公交车的票价、步行到站点的便利程度.而司乘人员的服务态度、公交系统信息化设施的完备性对宜昌市公交乘客感知服务质量的影响较小.并基于研究结果提出了公交服务改善策略.     

基于负二项模型区域日度事故预测及影响因素分析

分析区域日度交通事故规模的影响因素,是做好区域日度交通事故短时预测与防控的基础.搜集北京某区域2012—2015年道路交通事故、气象和日期性质等数据,采用负二项回归技术,建立了区域交通事故预测模型;以2012—2014年的数据作为训练集,以2015年的数据为测试集,拟合模型伪R2为0.645,预测期内绝对百分误差的中位数为17.04%,模型预测效果较好,达到了精度要求.模型还表明:①节假日期间事故减少,节假日前1d事故增加,节假日后1d天事故平稳;②1周内,周一和周日事故规模相对较小;③1年内,2月、3月事故规模稍小,7月、9月、10月、11月、12月事故规模稍高;④尾号限行对事故规模影响大,但针对尾号为4和9的限行几乎没有影响;⑤相较于晴天,多数非晴朗天气情况下事故规模反而下降;⑥日平均气温提高会小幅降低事故规模,但日最高气温和最低气温之差增大会增加事故规模.     

几何设计对快速路立交匝道行车安全性的影响

由于城市快速路转向交通流量大、线形设计标准低,快速路立交匝道成为交通事故的多发点。利用上海市快速路3年事故数据和交通流量检测数据,以上海市浦西地区快速路立交匝道为研究对象,根据车辆在匝道上的行驶特征以及车辆交互特性,将立交匝道划分成出口段、衔接段和入口段及左转匝道、右转匝道等5个研究单元,针对各单元分别建立负二项模型分析匝道几何设计及其组合参数、交通流特征对于安全的影响。结果表明,出口段及入口段的安全性与几何特征的联系较为紧密;迂回式左转匝道相较于右转匝道受几何线形影响大;流量越大、长度越长,事故风险越高,但出口段的长度与事故发生呈负相关关系;出口处为直线、入口处存在长直下坡路段、入口处线形与主线差异大的立交匝道安全性差;迂回式左转匝道上存在过小半径曲线,特别是将小半径曲线设置在出口处,会极大增加事故几率。