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基于互信息贝叶斯网络的交通事故严重程度分析
| 题名： | 基于互信息贝叶斯网络的交通事故严重程度分析 |
| 作者： | 吕通通;张湛;陆林军;张延猛 |
| 作者单位： | 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院 |
| 关键词： | 交通安全;省际客运;事故分析;贝叶斯网络;互信息 |
| 摘要： | 为掌握省际客运行业事故严重程度影响因素，采用互信息及贝叶斯网络方法构建模型，分析各因素变化与事故严重程度的定量互动关系。鉴于行业样本量较小及专家知识建模存在主观性，采用改进离散算法挖掘数据，提出结合互信息与交叉验证的先验网络构造方法。以上海市2005-2019年741起省际客运事故数据为例进行模型分析。结果表明：对事故最敏感的影响因素为驾驶员性别、天气和车辆类型；其中“女性驾驶员”“雪、大风、雾”“中型客车”对事故严重性的权重占比分别为13.5%，8.8%和5.7%；此外，驾驶员年龄对群死群伤事故贡献较小；客车尺寸与安全性非单调关系；00：00-05：00引发7人以上受伤的概率同比上升9%；季节、天气、时间因素与财产损失无直接关联。模型泛化能力优于对比模型，AUC均值为0.644588，命中率达到 97.3%。 |
| 期刊名称： | 交通信息与安全 |
| 出版日期： | 202106 |
| 出版年： | 2021 |
| 期： | 06 |
| 页码： | 36-43 |
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