高速公路交通事故概率预测方法研究-论文.pdf

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1、ValueEngineering·67·高速公路交通事故概率预测方法研究ProbabilityForecastMethodforFreewayTraficAccidents王少群WANGShao—qun；张晓明ZHANGXiao—ming(长安大学经济与管理学院，西安710064)(SchoolofEconomicsandManagement，Chang'anUniversity，Xi'an710064，China)摘要：准确的高速公路交通事故概率预测可提高高速公路行车安全。通过分析高速公路交通事故的影响因素，建立高速公路交通事故影响因素体系，构造贝叶斯网络，提出基于

2、贝叶斯网络的高速公路交通事故概率预测方法。此方法利用数据库先验概率信息及贝叶斯预测模型，得出高速公路交通事故概率值，以此判断事故危险等级。Abstract：Preciseprobabilityforecastforfreewaytrafficaccidentsisanimportantmeanstoimprovetrafficsafety．Byanalyzingtheinfluencefactorsofhighwaytrafficaccidents。thispaperestablishesaBayesiannetwork，anddevelopstheprobabili

3、tyforecastmet}lodbasedonBayesiannetwork．Ihismethoddeterminesthelevelofriskbyanalyzingthedistributionoftheaccidentprobabilityvalues，afterderi~ngthembyusingdatabasepriorprobabilityinformationandBayesianmode1．关键词：高速公路；交通事故预测；概率预测；贝叶斯网络Keywords：~eeway；forecastfortrafficaccidents；probability

4、forecast；Bayesiannetwork中图分类号：U491．3文献标识码：A文章编号：1006--4311(2014)13—0067—02O引言高速公路交通事故现已成为影响行车安全、运输效率nP(siIA)P(A)P(Als1jS2，S3，⋯s)=上L——一的重要因素，而准确的事故预测和事故预防可以大大降低兀P(si)事故的危害性。回归分析预测、灰色预测、神经网络等都是i=l比较经典的预测方法。回归分析方法利用解释变量和预测2模型建立及求解对象之间的因果关系建立回归分析模型，对未来发展做出2．1高速公路交通事故影响因素分析现在公共舆论预测，但是复杂对象难以确

5、定其因果关系，从而降低了精与交通管理机构的官方统计都简单的认为事故的最主要度。灰色预测方1可以弥补数据缺失的不足，同时会引起因素是驾驶员的粗心、错误以及汽车的机械问题。这说明精度的下降。神经网络预测方法的非线性易形成局部极小在以往研究中忽视了道路条件等因素的影响。而实际上，状况，以致得不到全局最优解圆。在短期微观事故预测方作为交通基础设施和车辆行驶基本条件，道路条件对交通面，王莉莉[31等基于模糊评价方法提出了事故实时预警模事故的作用不可忽视。本文以信息可获取性为基本原则，型，但这种方法在隶属度确定上具有较强的主观性；秦利分析了道路条件各种因素对高速公路交通事故的影响

6、。燕等问基于数量化理论和最小二乘原理，提出了道路断面2．1．1道路基本情况事故率预测方法，这种方法弱化了影Ⅱ向因素的非线性。本2．1．1．1道路平曲线及纵坡适当半径的道路曲线路文在分析高速公路交通事故产生因素和大量历史资料的段可以使行驶者摆脱道路的单调感，减少困倦，但著速度基础上，建立贝叶斯网络及预测模型，得出事故概率，为高控制不当，容易导致翻车或车辆侧滑等事故。纵坡坡度过速公路行车安全提供重要信息。大使车辆难以维持合理速度以及连贯状态，下坡时易形成1交通事故概率的贝叶斯推理车辆高速行驶，制动距离加长，上坡时易形成爬坡吃力，引设S=(S，S，S。，⋯S)为影响交通事故

7、A的因素集，发追尾等事故。其中S，S，S，，⋯S为相互独立的变量。则根据贝叶斯理2．1．1．2道路设计限速道路设计限速会给驾驶员一论得到：种暗示，只要在限速内行车都是安全的，从而行驶速度会P=(AIs1，s2，S--S)比较接近限速值。因此限速值大的道路上车辆行驶速度会P(S1，S2，S3，⋯sIA)P(A)一更高。随着车速的提高，驾驶员可支配时间变少，使得驾驶一P(S1，S2S3，⋯S)员获取行车信息不全面、判断不准确等，导致操作失误，从根据条件独立性有：而引发交通事故。而且车速与事故严重性成正比，高车速会导致更严重的后果。P(sls2，s，⋯sI