基于逐步Logistics回归的高铁列车上座率影响因素分析

分析高铁列车上座率的影响因素,对于优化列车运行方案及提高铁路公司经济效益均具有重要意义。以京沪高铁2015年11月份的上座率数据为例,构建了基于逐步Logistics回归的高铁列车上座率影响因素分析框架;运用逐步回归策略筛选出对列车上座率有显著影响的因素;再应用Logistic回归模型分析了列车上座率与其影响因素之间的定量关系;最后分别采用Wald统计量和HL指标检验回归系数的显著性和模型的拟合优度。研究结果表明：列车跨线与否、列车类型、列车始发时间、列车终到时间和票价是影响影响京沪高铁列车上座率的主要因素。     

道路交通事故影响因素分析

分别从人、车辆、道路及管理四个方面分析了诱发交通事故的原因,提出了为减少和预防交通事故发生的措施.     

基于道路因素的交通事故特征分析

鉴于道路因素在交通事故诱因中的重要作用,针对真实交通事故进行统计分析对改善道路交通安全具有重要意义。与以往单一事故率评价指标所不同,分析交通事故的多个特征,得出道路因素中的道路等级、路面结构、照明爷件、道路限速、道路饱和度等因素与交通事故之间的内在联系,以期为改善道路建设和预防交通事故提供有价值的参考。     

基于道路因素的交通事故预防对策

交通运输是国民经济发展的基础，而交通安全则是交通运输正常运转和快速发展的前提条件。随着经济社会的不断发展，交通事故已经成为一个很严重的社会问题，它不仅给人类带来了严重的人员伤亡，还带来了巨大的经济损失。据WHO估计，全世界每年约有120万人死于道路交通事故，受伤人数多达5000万，平均每天有3000多人死于交通事故，预计到2020年道路交通事故伤害将成为全球第三大人员死亡和受伤原因，每年全球道路交通事故伤害的损失估计为5800亿美元。我国作为一个发展中国家，正处在一个前所未有的经济持续发展阶段，道路建设和汽车工业高速发展，交通安全形势十分严峻。2006年全国交通事故死亡89455人，受伤431139人；发生一次死亡3人以上交通事故1671起，造成6611人死亡；发生一次死亡5人以上交通事故326起，造成2244人死亡，发生一次死亡10人以上特大交通事故38起，造成558人死亡。我国交通事故多发的严峻形势，严重影响了经济和社会的发展。[第一段]     

基于支持向量回归机的道路交通事故预测模型研究

针对道路交通事故预测具有随机波动性较大、信息量较少和非线性数据序列预测的特点,引入支持向量回归机（SVR）,建立基于SVR的道路交通事故预测模型。通过实例计算,证明基于SVR的道路交通事故预测模型具备非线性、所需数据资料较少、建模简单和计算快捷等优点,同时与RBF神经网络预测模型相比,该模型的预测精度高、泛化能力强,更适用于道路交通事故预测。     

基于道路因素的交通事故预防对策分析

要有效地预防和减少道路交通事故的发生,实现道路交通的安全、畅通与高效,就必须将人、车、路、环境信息和管理等因素作为一个有机的系统进行综合考虑,以分析交通事故与各种诱因的发展规律。通过对我国交通安全现状的简要分析,结合国内外的经验,就道路因素中的线形、线形组合、交叉路口、坡度、路表状况、交通环境等因素与交通事故的关系进行阐述,并提出相应的事故预防对策。     

道路因素与交通事故分析

通过对辽宁省重大交通事故的调查和原因分析,主要从道路线形因素、道路路面和改建方面分析其与道路交通事故的关系.正确的设计、施工和养护对预防交通事故有很重要的意义.     

道路交通事故多因素分析

利用皮尔逊相关系数对影响道路交通事故的机动车驾驶员各违法行为与道路交通事故等4项指标相关性进行了分析。结果表明:机动车驾驶员各违法行为与道路交通事故总数、死亡人数及受伤人数具有显著的相关性。为进一步了解机动车驾驶员各违法行为与道路交通事故4项指标的相关程度的大小,找到与4项指标相关度最高的机动车驾驶员违法行为,并提出了一种改进灰色综合关联度模型对其关联度进行了分析。结果表明:驾驶员无证驾驶违法行为与道路交通事故总数、受伤人数及直接经济损失的灰色综合关联度最高;未按规定让行违法行为与交通事故死亡人数的灰色综合关联度最高;逆向行驶、违法超车及超速行驶的与道路交通事故4项指标的灰色综合关联度也都很高。因此,在进行道路交通事故防治时,应重点减少驾驶员无证驾驶、未按规定让行、逆向行驶、违法超车及超速行驶违法行为的发生,从而有效地减少道路交通事故的发生及其带来的损失。     

道路因素与交通事故分析

通过对辽宁省重大交通事故的调查和原因分析，主要从道路线形因素、道路路面和改建方面分析其与道路交通事故的关系。正确的设计、施工和养护对预防交通事故有很重要的意义。     

驾驶员因素对道路交通事故影响的定量评价模型

实例及研究表明,基于模糊一致矩阵的驾驶员因素对交通事故影响的定量评价模型,是一种度量驾驶员因素对交通事故影响的有效方法,它为定量研究驾驶员事故致因提供了新思路,并为驾驶员事故预防及管理提供了科学依据.     

道路交通事故的影响范围算法

为了及时有效地采取交通流诱导措施以减少交通事故对路网的影响,对交通事故影响范围的确定方法进行研究。首先分析了路段和交叉口两种类型交通事故对路网的影响。以交通波理论为基础进行交通事故影响范围算法分析,将影响范围分成交通事故处理和交通事故持续影响两个时间段,对每一段的交通波速度、排队长度等给出相应的计算方法和步骤,最终得到确定影响范围的流程图。以虚拟路网进行算例分析,证明了算法的可行性和实用性。     

道路交通事故实际成本估算方法研究

针对我国道路交通经济损失特点,综合考虑事故发生后当事人的财产、医疗等实际有形成本和精神、时间、环境等无形成本,提出了一种符合我国实际状况的道路交通事故成本估算方法,并以合肥市某路段2010年实际交通事故数据为例,通过仿真手段再现了道路交通事故的各项实际损失,期望以此成本估算方法为交通主管部门制订防范措施、评估交通事故所带来的整体经济影响提供合理、有效的理论支撑。     

高速公路道路因素与交通事故关系浅析

该文根据收集的交通事故资料，通过统计分析有关数据和资料，着重论述了道路因素中路面情况、地形、路口路段形式、路面线型与交通事故的关系，并对交通事故的空间分布作了简单分析，提出通过改善道路条件可减少驾驶员犯错误的可能性。     

道路交通事故的神经网络预测方法研究

指出了预测对道路交通安全性的重要意义以及传统预测方法存在的缺陷;运用神经网络建立时间序列的道路交通事故预测方法,克服了传统预测方法必须事先构造函数的不足之处。分析表明, 该方法的预测精度较高。     

基于密度熵的道路交通事故影响范围分区模型

考虑路径阻抗的动态变化, 定义了网络初始荷载; 以事故持续时间为变量, 采用前景理论确定了网络负载重分配的方式; 根据交通流密度熵构建了耗散结构模型, 并与负载分配过程相结合确定了各路段的交通流密度熵变化率; 构建了基于聚类分析的交通事故影响范围分区模型, 通过仿真试验探讨了不同初始荷载和事故持续时间对分区的影响。仿真结果表明: 在交通量基数为800 pcu·h^-1时, 事故持续时间从20 min增加到30 min, 直接影响区有向路段由3个增加到6个, 间接影响区有向路段由5个增加到18个, 说明受事故影响路段的熵处于快速上升阶段, 路网的级联失效不明显; 随着交通量基数增加到1 000 pcu·h^-1, 事故持续时间从20 min增加到30 min, 直接影响区有向路段由8个增加到19个, 间接影响区有向路段由16个增加到21个, 说明交通量对路网的影响主要集中在直接影响区。可见, 不同交通情况下, 各有向路段受到事故路段的影响程度明显不同, 随着事故持续时间与初始流量的加剧, 路网中有向路段的受影响程度均增大, 因此, 采用交通事故影响范围分区能够精细地描述道路运行状态的动态变化过程。     

基于量子神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

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。     

基于主成分法的道路交通事故综合评价方法研究

在现有各种交通事故评价指标的基础上，应用主成分分析方法，可构造出交通事故综合评价指标，使其凸现交通事故的变化趋势和主要特征．且与原始数据有较高的弥合度。     

基于特征分析法的道路交通事故分析

近年来,公路运输事故时有发生,且事故伤亡损失较大,对事故的特征及因素分析研究提出了更高的要求。为使道路事故分析更具科学性及条理性,选取某汽运公司2018—2020年3年的事故数据以及机场客运大巴运营数据,从人、车、路和环境等角度出发,运用数理统计方法分析汽运公司道路交通事故特征,并根据事故特征分布提出针对性的改善方案,便于管理者明确潜在事故风险,从运营组织与管理的层面上进行防控。