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基于监控数据的高速公路实时事故风险模型
| 题名： | 基于监控数据的高速公路实时事故风险模型 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 付存勇；王俊骅； |
| 关键词： | 交通安全；高速公路；实时事故风险；随机森林；事故重要诱导因素 |
| 摘要： | 近年来,高速公路事故发生率高居不下。同时,对于高速公路而言,其交通流检测器安装又较为普遍。因此研究如何深入挖掘交通流检测数据以实现对高速公路事故风险实时预测很有必要。基于美国加州2012年发生事故最多的4条高速公路I5,I10,I405和I15的全年事故数据和交通流数据,以病例对照基本思路选取事故组和对照组数据,选定交通流数据研究范围,并选用ADASYN算法处理不平衡数据集问题。基于随机森林模型,利用事故发生前10~40min内的事故地上游4个检测器、下游2个检测器的3种基本交通流数据构建高速公路实时事故 |
| 期刊名称： | 交通信息与安全 |
| 出版年： | 2017 |
| 期： | 05 |
| 页码： | 11-17,36 |
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