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交通事故前交通状态对事故率的影响规律研究
| 论文题名： | 交通事故前交通状态对事故率的影响规律研究 |
| 关键词： | 交通事故;交通状态;事故率;事故频次模型 |
| 摘要： | 交通事故的发生与道路、车辆、周围环境等因素有着密切的联系，准确识别影响事故发生的主要因素，有利于提出有针对性的交通安全改善对策，从而减少事故伤亡和财产损失。为此，已有研究基于统计学、机器学习理论，构建了交通事故频次与影响因素间的关系模型。在这些模型中，其因变量多采用长时间下的事故数量，相应的，对于速度、交通量等时变交通参数，也只能采用对应时间下的统计指标（如交通单元的平均速度、年平均日交通量等）作为自变量，探究其对事故率的影响。实际上，事故前的交通状态与事故率密切相关，传统的事故频次模型无法探究前者对后者的影响规律。 针对上述问题，本文采用了一种基于条件的事故建模方法来探究事故前的交通状态对事故率的影响。文章通过对事故前的交通状态进行分割重组，构建了基于条件的事故频次模型，该模型可以有效的反映事故前的交通状态对事故率的影响；此外，通过添加随机项以及将模型的回归系数设置为随机参数，准确的表征了事故数据中广泛存在的未观测到的异质性。首先，文章采集了美国I-880州际公路上2016-2017年事故数据和影响因素的数据，通过将影响因素数据划分为若干交通状态，对每一种交通状态分别统计事故数，形成基于条件的数据集；其次，在考虑数据异质性的基础上，构建基于条件的随机参数负二项回归模型，并根据结果分析了事故前交通状态对事故率的影响；最后，将本文采用的模型与传统的事故频次模型进行了精度对比来验证本文模型的精确度。 结果表明，本文采用的模型精度要优于传统的事故频次模型；事故前五分钟平均车速、事故前五分钟交通量对事故有着正向的影响，当事故前五分钟平均车速、事故前五分钟交通量较小时，事故率较小，而随着两者的增加，事故率会显著增加；对于车道数而言，四车道路段发生的事故率是六车道事故率的0.522倍，五车道路段发生的事故率是六车道事故率的0.559倍；相对于直线而言，在曲线上发生事故率明显减少，仅为直线上交通事故率的0.211倍；多云天气下事故率是晴天的0.209倍，雨天天气下事故率是晴天的0.077倍。 |
| 作者： | 王飞 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 陈一锴 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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