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基于道路环境因素的公路隧道交通事故预测
| 题名： | 基于道路环境因素的公路隧道交通事故预测 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 王蕾 邱锋 夏永旭 韩兴博 |
| 作者单位： | 长安大学公路学院,陕西西安 710064 长安大学公路学院,陕西西安 710064;陕西碧桂园置业有限公司,陕西西安 710065 |
| 关键词： | 公路隧道 交通事故 预测模型 道路环境 |
| 摘要： | 为提高公路隧道交通事故预测准确率,以西汉高速秦岭某隧道群的496起交通事故作为研究对象,对影响公路隧道交通事故预测的道路环境因素进行相关性分析,针对不同预测类别选定具有显著影响的主要变量,通过贝叶斯模型、随机森林模型、BP神经网络模型和支持向量机模型分别对公路隧道交通事故形态、严重程度、伤亡情况和持续时间进行预测,根据准确率和稳定性确定出最优预测模型.研究结果表明:1)随机森林模型在预测公路隧道交通事故形态时最为可靠,准确率约为84％;2)在对公路隧道交通事故严重程度和伤亡情况进行预测时可优先考虑贝叶斯模型,其对重大或特大事故的预测准确率高达50％;3)选择随机森林模型作为公路隧道交通事故持续时间的预测模型,绝对误差为20min时模型准确率将超过70％. |
| 会议日期： | 201909 |
| 会议举办地点： | 郑州 |
| 会议名称： | 2019年全国公路隧道学术年会 |
| 出版日期： | 2019-08-31 |
| 母体文献： | 2019年全国公路隧道学术年会论文集 |
| 分类号： | U459.2 U458 |
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