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.     

基于事故综合强度的公交事故严重程度分析

为更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素，本文提出一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法，并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先，针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法，引入事故综合强度法定量计算公交事故严重程度，并运用K-means聚类算法对事故严重程度进行聚类。其次，选取环境、驾驶员、道路车辆和事故特征这 4 方面的 17 个因素作为自变量，分别将事故综合强度+K-means分类法和传统分类法的结果作为因变量，运用有序Logit模型分析公交车事故严重程度，同时利用平均边际效应量化各显著因素的影响程度，以佛山市2021年156起公交车事故数据为例进行分析。结果表明，基于事故综合强度+K-means分类法的有序Logit模型具有更好的拟合优度。高峰期、换道、超速、加速度过大、注意力分散和进出站会增大发生极严重公交车事故的概率，增大的概率分别为11.57%、29.06%、23.98%、17.13%、30.97%和12.27%；白天和晴天会减小发生极严重公交车事故的概率，减少的概率分别为22.31%和12.34%。     

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...     

基于Logistics回归的道路交通事故影响因素辨识方法

探索特大城市道路交通事故影响因素,分析交通事故严重程度的时空分布特征,以交通事故严重程度为依据,基于二元logistic回归模型,提出交通事故影响因素辨识方法,讨论时间、天气、能见度、照明条件、道路线性、道路物理隔离等14个道路环境因素对交通事故严重程度的影响。结果表明,模型拟合度良好,对交通事故严重程度影响程度最大的因素为能见度、照明条件和交通信号方式;其次为道路物理隔离、道路横断面位置、天气和时间,同时根据模型拟合结果提出减轻交通事故的相应措施。     

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。     

高速公路交通事故起数时空分析模型

为了分析交通事故起数与时间、道路空间结构及交通运行环境等潜在影响因素之间的关系,从时间和空间角度选择9个自变量,分别从路段长度一致和路段坡度一致2个角度,构建交通事故起数时段、周日和月分布模型。以某典型交通事故多发段为例,分别运用泊松回归模型、负二项回归模型、零堆积泊松回归模型和零堆积负二项回归模型拟合交通事故起数时段、周日和月分布模型,根据模型的拟合优度检验,分别确定3个模型的最佳形式,从而构建交通事故起数时空分析模型。研究结果表明:从AIC准则和BIC准则来看,基于路段长度一致的交通事故起数时段、月分布模型采用负二项回归模型拟合效果较好,其他模型选择泊松回归模型拟合效果较好;基于路段长度一致的交通事故起数时段、周日、月分布模型的预测误差小于基于路段坡度一致的交通事故起数时段、周日、月分布模型。     

基于累积Logistic模型的交通事故严重程度预测模型

为了分析交叉口交通事故严重程度的影响因素,在对北京周边无信号三路交叉口交通事故数据调查的基础上,建立的累积Logistic模型,可为我国交叉口严重交通事故的预防提供科学依据.模型分析结果表明,交叉口转弯车辆比例、控制方式和土地开发强度时无信号三路交叉口交通事故的严重程度有显著影响.     

基于累积Logistic模型的交通事故严重程度预测模型

为了分析交叉口交通事故严重程度的影响因素,在对北京周边无信号三路交叉口交通事故数据调查的基础上,建立的累积Logistic模型,可为我国交叉口严重交通事故的预防提供科学依据。模型分析结果表明,交叉口转弯车辆比例、控制方式和土地开发强度对无信号三路交叉口交通事故的严重程度有显著影响。     

基于累积Logistic回归模型的管制员应激程度预测

分析并筛选出影响管制员应激行为的7个显著相关指标,并将管制员应激程度进行有序多分类后,建立了基于累积Logistic的管制员应激程度预测模型,并对模型预测效果进行平行性检验。利用某空管局实际采集数据中的另外74名管制员的定量测量数据进行分析,验证预测模型的可行性。结果表明:该模型的拟合优度判定系数(Pearsonχ~2统计量和Deviance统计量)的显著水平分别为0.076,0.690,远大于0.05;对实测数据的预测准确率达到75.67%,该模型对管制员应激程度的预测较为精确。     

基于Ordinal Logistic模型的事故严重性影响因素分析——以翻车事故为例

为准确分析影响交通事故严重性的各项因素,引入Ordinal Logistic模型研究驾驶员、车辆、环境因素对事故严重程度的影响,利用统计学方法对模型进行显著性检验。并使用该模型对北卡罗来纳州2010—2014年385个翻车事故样本进行严重性影响因素分析,所得回归模型符合平行线检验(=0.115 1)和似然比检验(≤0.000 1)。通过模型分析得出变量"安全带"(≤0.000 1)、"路面状况"(=0.013 6)、"道路线形"(=0.005 7)对翻车事故的严重性具有显著影响,研究结果表明:Ordinal Logistic模型适合于分析与揭示影响交通事故严重性的各个因素。     

道路交通事故预测模型的构建与应用

介绍了基于多元线性回归分析和灰色理论的道路交通事故预测模型的构建,分析了道路交通事故预测模型在交通事故的预防和交通安全管理决策中的应用.     

基于核Logistic回归的乐器音乐辨识

基于统计学习的音频分类具有理论基础坚实,实现机制简单等特点受到广泛关注并被很多音频分类系统所采用。本文对核Logistic回归算法(KLR)进行了深入分析,提出基于KLR的音频分类器设计方法,应用其解决同类型的乐器音乐分类问题。结合所采集的小提琴中提琴和大提琴的音乐信号样本进行了分类仿真试验,并与传统的Logistic回归(LR)和支持向量机(SVM)进行对比。结果表明,核Logistic回归模型具有较为优越的分类性能和非线性处理能力。     

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。     

山区二级公路交通事故成因灰关联分析

山区二级公路交通事故多发,交通安全隐患严重,为了提高山区二级公路交通安全水平,有必要对山区二级公路交通事故成因进行分析研究。采用基于主元素的灰色关联分析法,从人、车、路、环境等方面以重庆南(岸)涪(陵)二级公路事故多发路段为例进行宏观交通事故成因分析,确定山区二级公路交通事故各影响因素之间的相关程度及影响作用大小,得出山区二级公路交通事故的主要成因,为有针对性地交通工程设施改善提供依据与理论基础。     

基于有序Logistic 回归的城市人行道 服务水平研究

科学的人行道服务水平评价方法可以为营造良好的步行出行环境提供有力的 理论支撑.针对人行道服务水平等级为定序变量的特点,本文提出了基于有序Logistic 回 归模型的人行道服务水平评价方法.首先,选择北京市交通枢纽地区34 条典型人行道进 行行人满意度调查,获取典型、全面的数据样本;然后,采用模糊C 均值聚类方法得到行 人满意度与人行道服务水平等级的对应关系;最后,应用逐步回归方法提取人行道服务 水平显著性影响因素并分析其影响机理,进而建立人行道服务水平等级的有序Logistic 回归模型.通过实际验证,模型精度较现有的线性回归模型有所提高.     

我国道路交通事故相关指标预测及安全分析

建立基于回归预测模型对我国未来5年的交通事故相关指标及影响因素进行预测。根据预测的结果,来分析我国道路交通事故安全状况及潜在问题,并提出相应的对策。     

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.     

城市道路交通事故规律分析及防控对策研究——以大连市为例

近年来道路交通事故频发,以大连市发生交通事故实例具体开展研究,对大连市道路交通安全现状进行论述与总结,深入研究大连市道路交通中现实存在的问题,特别是道路交通事故的特性、成因及各种影响因素的分布,基于公共交通安全视角下准确掌握影响城市交通安全的主要规律,以大连为参考提出适应城市发展需要的道路交通事故防控对策。     

基于城市交叉口监控视频的路径选择研究

以泰州市万达片区关键交叉口监控视频为数据基础,基于深度学习图像识别算法识别交叉口车辆及车牌号信息,结合时间及路网拓扑结构进行车辆出行链划分及车辆出行起讫点提取研究.确定出行路径长度、行程时间、转向次数、道路等级、交叉口数量、轨迹偏爱程度等变量为决策指标,并考虑高峰、平峰、夜间的时段因素,基于多元Logit回归及灰色关联法分别建立路径选择概率模型.研究验证基于多元Logit回归及灰色关联法模型预测结果的均方误差分别为1.56％ 和5.61％,结果表明:多元Logit回归预测模型具有较低的预测误差,而灰色关联法模型具有广泛的适用性.     

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。