基于SVR的城市道路刮擦事故评估模型的研究

为了对城市道路刮擦事故进行有效评估,基于历史事故数据库,结合环境参数指标构建了一种道路刮擦事故评估模型。通过方差分析提取事故发生的区域位置、天气条件、路面条件和与道路的关系位置这4项环境特征参数作为评估模型的输入,4项指标与事故严重程度的函数关系用月交通事故指数表示,并将该指数作为评估模型的输出。分别用粒子群算法、CV-K、遗传算法对SVR的学习参数进行标定,得出最优模型参数,在此基础上构建得到基于SVR回归算法的城市道路刮擦事故评估模型。借助于采集到的实际道路刮擦事故数据对模型进行检验,结果表明:该模型具有一定的精度,可用于基于以上4项指标的城市道路刮擦事故的风险评估。