高速公路交通事故起数预测方法研究

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1、分类号:U4610710-2013222021专业硕士学位论文高速公路交通事故起数预测方法研究张宏璐导师姓名职称马壮林副教授专业学位类别申请学位类别硕士交通运输工程及领域名称论文提交日期2015年5月6日论文答辩日期2015年6月9日学位授予单位长安大学TrafficAccidentFrequencyPredictionMethodonExpresswayAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:ZhangHongluSupervisor:AssociatePr

2、of.MaZhuanglinChang’anUniversity,Xi’an,China摘要近年来我国高速公路的快速发展,大力促进了我国的经济发展和社会进步。但与此同时,我国高速公路居高不下的交通事故起数以及它的高伤亡率也给社会和人民造成了巨大损失。识别高速公路交通事故的突出诱导因素,分析高速公路交通事故起数与道路条件和交通条件等影响因素之间的关系,可以深入剖析高速公路交通事故的形成机理,从而可以及时地、有针对性地采取相应的预防对策和改善措施,最终达到减少高速公路交通事故起数、提高高速公路整体安全性的目的。本文

3、结合实际的科研项目,对高速公路交通事故起数预测方法进行了深入研究。从人、车辆、道路和环境四个方面系统地分析高速公路交通事故的影响因素,然后针对某高速公路(K22+690~K72+690),采集其特定时段内的事故数据、交通流量数据和道路线形数据,选取用于构建交通事故起数预测模型的潜在变量。在总结和归纳现有研究成果的前提下,构建了高速公路交通事故起数预测模型的理论体系。分别采用负二项回归模型、广义负二项回归模型、随机效应负二项回归模型和零堆积负二项回归模型构建高速公路交通事故起数预测模型,分析高速公路交通事故起数与

4、道路条件和交通条件之间的关系,并从模型的拟合优度检验和预测准确性检验两个方面,选取相应的检验指标,对比分析广义负二项回归模型、随机效应负二项回归模型和零堆积负二项回归模型与负二项回归模型的优劣,然后采用弹性分析的方法,定量分析显著影响因素对高速公路交通事故起数的影响程度。最后,针对特定的研究对象某高速公路(K22+690~K72+690),从道路条件和交通条件两个方面选取候选自变量,根据路段划分方法的不同,分别从定长法和不定长法两个角度,对所建立的交通事故起数预测模型进行实证性分析研究。关键词:高速公路,交通事

5、故起数预测模型,广义负二项回归模型,随机效应负二项回归模型,零堆积负二项回归模型iAbstractTherapiddevelopmentofexpresswayhaspromotedthefurthereconomicdevelopmentandsocialprogress.However,thehighnumberoftrafficaccidentfrequencyandcasualtybringslargelosstooursocietyandpeople.Toidentitythemaininductio

6、nfactorsoftrafficaccidentfrequencyandanalyzetherelationshipbetweentrafficaccidentfrequencyandmaininfluencefactorssuchasroadconditions,trafficconditionsonexpresswaycananalyzetheformationmechanismoftrafficaccidentandbeingtargetedtotakepreventiveactionandimprov

7、ementmeasureintimesothatreducethetrafficaccidentfrequencyandimprovethewholesafetyofexpressway.Thispapercarriesonanin-depthstudyonthepredictionoftrafficaccidentfrequencyonexpresscombiningpracticalscientificresearch.Toanalysisinfluencefactorsoftrafficaccidents

8、onexpresswayfromfouraspects:humanfactors,vehiclefactors,roadconditionsandenvironmentalfactors.Thentocollectaccidentdata,trafficdataandroadalignmentdataoftheroadsegmentonspecifictimeperiod.Filter

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