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城市道路交叉口事故空间密度分布与严重程度预测研究
| 论文题名： | 城市道路交叉口事故空间密度分布与严重程度预测研究 |
| 关键词： | 城市交叉口;交通安全;精细化管理;交通事故;空间分布 |
| 摘要： | 道路交通安全问题一直备受关注，交通事故严重威胁着人民群众的生命安全，也造成了不可估量的财产损失，而道路交叉口作为道路交通网络中的重要节点，交通运行环境复杂，是交通事故高发的区域。基于城市交叉口交通事故历史数据，运用空间分析技术和模型对事故数据进行分析，探究事故空间分布模式和导致交叉口交通事故严重程度的显著因素，对减少城市交叉口交通事故频数，降低事故损伤程度有重要意义。 本文以探究城市交叉口交通事故空间分布规律，分析城市不同区域内导致交叉口交通事故严重程度的显著因素为重点，基于哈尔滨市交通安全数据库中 2014~2018年交叉口事故数据，首先对事故数据进行预处理获取最终样本数据，然后基于车辆、道路和环境等方面提取特征变量，并对特征变量进行统计和相关性检验。 其次分析城市道路交叉口交通事故的群体性空间分布特征，利用地理信息系统中平均中心和标准差椭圆度量工具来确定事故平均中心位置和方向分布情况，然后利用密度分析对城市事故高频区域和高严重程度区域进行鉴别，确定事故平均中心位置位于城市的中心区域，哈尔滨市中心区域内单位面积上的交叉口事故频度要高于城市外围区域，但考虑路网密度和交叉口密度影响后城市外围区域的事故频度要高于城市中心区域，最终根据事故密度分布结果将城市划分为城市整体区域、低密度区域和中高密度区域三种。 然后根据提取的特征变量和密度区域划分结果，建立城市道路交叉口交通事故严重程度预测模型：RF模型、XGBoost模型和 LightGBM模型，并通过混淆矩阵和 ROC曲线对模型的预测效果进行评价，得出模型预测准确率、精确率、召回率和 F1 分数，比较不同密度区域内预测模型的差异，得出划分密度区域后，中高密度区域内模型预测精度和准曲率要高于其他两个区域，随机森林模型的预测效果要高于其他两个模型。 最后利用最优预测模型对不同区域内影响事故严重程度的特征变量进行重要度排序，得出不同区域内对事故严重程度影响较为重要的特征变量，选取对模型较为重要的显著特征，利用小提琴图对显著特征进行统计分析，比较不同区域内显著特征的差异，为提升城市道路交通安全精细化管理工作提供科学依据。 |
| 作者： | 王美娜 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 强添纲 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北林业大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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