基于Nested Logit与Random Parameters Logit模型的摩托车事故伤害估计与对比

作     者：温惠英 汤左淦 WEN Huiying;TANG Zuogan

作者机构：华南理工大学土木与交通学院广东广州510640 

出 版 物：《华南理工大学学报（自然科学版）》 (Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2018年第46卷第11期

页      面：83-91页

核心收录：

学科分类：08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51578247 51378222) 

主　　题：交通安全 摩托车事故 事故伤害程度 Random Parameters Logit模型 Nested Logit模型 

摘      要：为了给我国的摩托车事故伤害分析提供指导与依据,通过抽取美国印第安纳州2013—2015年的1947起摩托车单车事故,分别建立Nested Logit与Random Parameters Logit模型,分析摩托车事故伤害程度的影响因素,模型参数分别采用全信息最大似然估计法与蒙特卡洛模拟方法进行估计.两个模型的估计结果均表明:女性、年龄、使用头盔、酒驾、甩出车外、超速、冲出道路、载人、车龄10年、路面潮湿、曲线坡度、交叉口、限速80 km/h、4月份、7月份、夜间无灯光、郊区、事故碰撞物(防护栏、树、墙、路缘、电线杆、涵洞)等与摩托车事故伤害程度显著相关.通过对比Nested Logit与Random Parameters Logit模型的AIC与BIC准则值,发现Random Parameters Logit模型对事故数据的拟合优度更高,能够得到更好的参数估计结果.