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基于数量化理论的道路交通事故预测研究
| 论文题名： | 基于数量化理论的道路交通事故预测研究 |
| 关键词： | 道路交通安全;交通事故预测;数量化理论;统计数据;灰色预测模型;人工神经网络 |
| 摘要： | 随着我国经济社会的发展，城市化水平的提高，机动车保有量、驾驶人员数量及道路通车里程的持续增长，人们对交通出行的需求日益加剧。随之而来的道路交通安全问题已发展成关系到人民生命财产安全、影响和制约经济社会发展质量的关键问题。 道路交通事故是人、车、道路、环境等因素耦合失调而导致人或物的受损。由于道路交通事故的发生具有多因素性、偶然性和模糊性等特征，对其进行分析研究一般以道路交通事故的相关历史统计数据为基础，运用相关理论和方法，揭示出各类事故数据间的规律特征和发展趋势。 本论文从微观角度出发，运用数量化理论对人、车、路、环境等影响因素进行细化分类，并结合历史统计数据探究各因素之间的作用关系。取得如下主要研究成果： 首先，通过对现有道路交通事故预测方法的研究，对比分析出其缺点和不足。在此基础上，运用数量化理论建立道路交通事故预测模型，对道路交通事故进行预测。 其次，分析影响道路交通事故发生的各类因素，即人的因素、车辆因素、道路因素和环境因素。着重分析了机动车驾驶员、行人及其他交通参与者、车辆类型、车辆安全技术状况、道路几何线型、道路等级、路面状况、人文环境和自然环境等对道路交通事故是如何影响的。 再次，阐述了交通事故预测的步骤，并简单介绍了几种典型的道路交通事故预测方法：专家调查法、专家预测法、统计回归分析法、经验模型法、移动平均数法、灰色预测模型法和人工神经网络法等，并分析各种预测方法的优缺点及适用条件。 最后，依据数量化理论，以南京市机场高速公路为对象，在对相关统计数据和资料分析的基础上初步建立基于数量化理论的道路交通事故预测模型。在对各项目、类目贡献进行分析的基础上，对预测模型做了适当修正，并与灰色模型和回归方法模型的预测结果对比分析。结果表明：数量化理论预测模型的预测精度要高于灰色模型和回归方法模型的预测精度。 |
| 作者： | 宗强 |
| 专业： | 交通运输规划与管理 |
| 导师： | 贾剑青 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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