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A Comparative Study of Machine Learning Models for Traffic Accident Severity Prediction on Rural Highways

Journal of Traffic and Transportation Engineering(English Edition) 2024年

作者： fengxiang guo Jingyang Li Feng Zhu Bijiang Tian Wenchen Yang School of Transportation Science and Engineering Harbin Institute of Technology Yunnan Key Laboratory of Digital Communications National Engineering Research Center for Efficient Maintenance Safety and Durability of Roads and Bridges Broadvision Engineering Consultants Co. Ltd Kunming Faculty of Transportation Engineering Kunming University of Science and Technology School of Civil and Environmental Engineering Nanyang Technological University

The use of machine learning models for analyzing Traffic Accident Severity (TAS) is increasingly common in safety assessment and traffic accident prevention. However， many existing studies have not fully considered the importance of feature engineering， model hyperparameter optimization， and training set proportions， all of which significantly affect the performance of these models. This study addresses the research gap by developing a TAS model using the Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) and integrating two feature engineering methods (Random Forest (RF) and Principal Component Analysis (PCA)). Additionally， we compared the LightGBM with three other machine learning models: Support Vector Machine (SVM)， Binary Logistic Regression (BL)， and Deep Neural Network (DNN). This comparison evaluates the effectiveness of different machine learning approaches in classifying TAS， taking into account variations in feature engineering techniques and training set proportions. The case study examines rural highway accidents in Yunnan Province， China， focusing on three categories of factors influencing TAS: accident characteristics， traffic flow， and highway conditions. Moreover， the SHAP (SHapley Additive exPlanations) values were employed to identify the primary factors contributing to the accident severity. The results show that with the training set size of 80%， all four models achieve the highest predictive accuracy for severe accidents. Notably， the PCA+lightGBM combination model outperforms others in overall accident prediction accuracy and has the highest recall rate and F1 score for severe accidents. Comparing the four models under different feature inputs， the impact of feature selection on model performance is less significant than reducing the data heterogeneity. LightGBM and DNN are more susceptible to data heterogeneity， and improving data homogeneity markedly boosts the model’s performance. Through SHAP analysis， it is evident that the modes of transportati

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大数据背景下造纸企业经营风险识别与管理优化研究

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造纸科学与技术 2024年第3期43卷 137-140页

作者：石金祥郭凤香西安翻译学院陕西西安710105

近年来,大数据技术的快速发展颠覆了造纸企业传统的风险控制模式,大数据技术在企业经营管理中实现降本增效的趋势越发明显。基于此,简述了造纸企业经营风险的种类与控制现状,探究了大数据时代给造纸企业经营风险控制带来的积极效应与消... 详细信息

近年来,大数据技术的快速发展颠覆了造纸企业传统的风险控制模式,大数据技术在企业经营管理中实现降本增效的趋势越发明显。基于此,简述了造纸企业经营风险的种类与控制现状,探究了大数据时代给造纸企业经营风险控制带来的积极效应与消极影响,结合某些造纸企业经营实例进行经营风险的识别与分析,并基于大数据背景提出造纸企业经营风险识别与管理优化策略,以期建立科学、有效的经营风险预防与管控体系,提升造纸企业经营管理水平。

关键词：大数据造纸企业财务风险环境审计风险管理优化

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老年人驾驶暴露行为影响因素交互作用分析

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安全与环境学报 2024年第4期24卷 1523-1530页

作者：郭凤香王猛黄芳熊雪妃蔡晶王晓安昆明理工大学交通工程学院昆明650500 中国汽车工程研究院股份有限公司重庆401122 云南省交通科学研究院有限公司昆明650000

年龄增长带来的身体机能衰退迫使老年人调整驾驶行为,自我调节作为补偿老年人健康状况和降低驾驶风险的策略,能够有效延长驾驶时间和降低驾驶风险。为探究老年人个人生理心理因素和社会环境因素对自我调节中驾驶暴露行为的影响,设计问... 详细信息

年龄增长带来的身体机能衰退迫使老年人调整驾驶行为,自我调节作为补偿老年人健康状况和降低驾驶风险的策略,能够有效延长驾驶时间和降低驾驶风险。为探究老年人个人生理心理因素和社会环境因素对自我调节中驾驶暴露行为的影响,设计问卷并在昆明市开展调查,回收老年人出行调查问卷后对问卷数据进行分析处理,采用Cronbachα信度系数、KMO测度值和验证性因子检验问卷信度效度。统计分析发现,不同年龄段和就业情况的老年驾驶人在驾驶暴露行为上存在显著差异,病史和药物服用会影响老年人驾驶暴露行为,老年人对短距离的频繁出行更有信心。通过构建中介效应分析和结构方程模型探究老年驾驶人驾驶暴露行为影响因素,结果表明:年龄与驾驶暴露行为(r=-0.157^(**),p<0.05)呈显著负相关,驾驶能力与驾驶暴露行为(r=0.182^(**),p<0.05)呈显著正相关;驾驶能力在社会支持和驾驶暴露行为之间起完全中介作用。

关键词：安全工程驾驶暴露影响因素结构方程模型(SEM) 路径分析

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考虑老年驾驶人出行代价的安全出行路径规划

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昆明理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期49卷 275-286页

作者：郭凤香杨磊陈峥周怡雯周凯伦蔡晶昆明理工大学交通工程学院云南昆明650500

针对老年人驾驶机能的下降以及行车风险的增加,提出一种考虑老年驾驶人出行代价的安全路径规划方法.首先,对老年驾驶人与中青年驾驶人的驾驶特性进行差异性分析,并探究老年驾驶人在不同驾驶场景下的安全可靠性与场景冲突概率的关系,构... 详细信息

针对老年人驾驶机能的下降以及行车风险的增加,提出一种考虑老年驾驶人出行代价的安全路径规划方法.首先,对老年驾驶人与中青年驾驶人的驾驶特性进行差异性分析,并探究老年驾驶人在不同驾驶场景下的安全可靠性与场景冲突概率的关系,构建驾驶人安全可靠性代价函数;然后,基于老年驾驶人的驾驶信心调查结果,构建驾驶人驾驶信心代价函数,并以安全可靠性、驾驶信心和道路阻抗为出行代价提出安全性最优路径规划方法;最后,通过驾驶模拟试验获取了不同路径的驾驶行为特征数据,并使用改进的认知可靠性与失误分析(Cognitive Reliability and Error Analysis Method,CREAM)模型评估老年驾驶人在不同行驶路径的人因失误概率,从驾驶人失误概率的角度对路径安全性进行评价.结果表明,最优路径B的人因失误概率为0.048785,路径A的人因失误概率为0.052731,说明本文规划的最优路径安全性较好,提出的安全出行路径规划方法能为老年驾驶人行车安全改善提供理论参考,可有效提升老年驾驶人的出行安全.

关键词：老年驾驶人驾驶安全路径规划驾驶行为安全性评价

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Predicting the severity of traffic accidents on mountain freeways with dynamic traffic and weather data

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Transportation Safety and Environment 2023年第4期5卷 135-144页

作者： Juan Li fengxiang guo Yanning Zhou Wenchen Yang Dingan Ni Faculty of Transportation Engineering Kunming University of Science and TechnologyKunming 650500China Shenzhen Urban Transport Planning Center Co. LtdShenzhen 518000China National Engineering Laboratory For Surface Transportation Weather Impacts Prevention Broad Vision Engineering Consultants Co.LtdKunming 650200China Yunnan Key Laboratory of Digital Communications Yunnan Communications Investment&Construction Group Co.LtdK unming 650103China Intelligent Transportation Systems Research Center Wuhan University of TechnologyWuhan 430000China

Traffic accident severity prediction is essential for dynamic traffic safety *** explore the factors influencing the severity of traffic accidents on mountain freeways and to predict the severity of traffic accidents,four models based on machine learning algorithms are constructed using support vector machine(SVM),decision tree classifier(DTC),Ada_SVM and Ada_*** addition,random forest(RF)is used to calculate the importance degree of variables and the accident severity influences with high importance levels form the RF *** results show that rainfall intensity,collision type,number of vehicles involved in the accident and toad section type are important variables influencing accident *** RF feature selection method improves the classification performance of four machine leaming algorithms,resulting in a 9.3%,5.5%,7.2% and 3.6% improvement in prediction accuracy for SVM,DTC,Ada_SVM and Ada_DTC,*** combination of the Ada_SVM integrated algorithm and RF feature selection method has the best prediction performance,and it achieves 78.9% and 88.4% prediction precision and accuracy,respectively.

关键词： mountain freeways accident severity prediction machine learning rainfall intensity

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计及安全性与舒适性的智能车辆换道轨迹规划研究

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交通运输系统工程与信息 2024年第1期24卷 55-65页

作者：陈峥赵文龙郭凤香赵志刚刘昱刘永刚昆明理工大学交通工程学院昆明650500 北京航天发射技术研究所北京100000 中国汽车技术研究中心有限公司天津300300 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

针对当前智能车辆在换道过程中的安全性以及乘员舒适性问题,本文提出一种基于风险场评估轨迹的二次筛选方法。首先,在Frenet坐标系下,将车辆运动解耦为横向和纵向两个维度,基于五次多项式生成所有横向d-t曲线簇和纵向s-t曲线簇;其次,由... 详细信息

针对当前智能车辆在换道过程中的安全性以及乘员舒适性问题,本文提出一种基于风险场评估轨迹的二次筛选方法。首先,在Frenet坐标系下,将车辆运动解耦为横向和纵向两个维度,基于五次多项式生成所有横向d-t曲线簇和纵向s-t曲线簇;其次,由车辆的动力学特性和三圆碰撞模型设计轨迹初筛评价函数,选取合格轨迹作为候选轨迹;最后,参考人工势场理论的思想,引入行车过程中风险场的概念,根据换道效率,换道风险值和横、纵向冲击度建立总损失函数评价候选轨迹以进行二次筛选,选取最佳轨迹并完成可视化。为检验算法的可行性,通过搭建双车道的道路环境,设计障碍车不同速度和加速度的多场景进行弯道换道的仿真验证。研究结果表明,本文所提算法能够满足换道的安全性和舒适性需求。同时,在正常换道场景下,乘员在换道过程的97.5%时间处于舒适状态,在紧急避障场景下也能达到平衡安全性与舒适性的目标。

关键词：智能交通换道轨迹规划风险场智能车辆 Frenet坐标系乘员舒适性

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虚实结合的驾驶人风险感知能力评测教学实验设计与实践

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高教学刊 2024年第9期10卷 46-49页

作者：郭凤香和文耀万华森蔡晶贾现广熊坚昆明理工大学昆明650500

驾驶人风险感知能力评测教学实验立足于我国高质量人才培养课程这一核心要素,充分考虑不同道路交通因素对驾驶人安全驾驶的影响,致力于打造虚实结合的线上线下混合式一流教学实验课程。该教学实验基于交通仿真技术,通过线上实验与线下... 详细信息

驾驶人风险感知能力评测教学实验立足于我国高质量人才培养课程这一核心要素,充分考虑不同道路交通因素对驾驶人安全驾驶的影响,致力于打造虚实结合的线上线下混合式一流教学实验课程。该教学实验基于交通仿真技术,通过线上实验与线下仿真模拟实验相结合的方式,在任课教师的指导下,由学生自主完成课程学习、场景设计、线上或线下实验和实验报告等实验流程。培养学生在课程学习与实验中的创新性与主观能动性,提升学生综合素质与团队协作能力,综合考量学生对道路交通多项学科专业课的掌握情况,并基于现阶段的教学情况对未来提出展望。

关键词：交通仿真实验教学风险感知驾驶模拟线上教学

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基于外推高斯过程回归方法的发动机排放预测

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上海交通大学学报 2022年第5期56卷 604-610页

作者：王子垚郭凤祥陈俐上海交通大学动力装置与自动化研究所海洋工程国家重点实验室上海200240

为了提高训练集范围之外行驶工况的预测精度,提出外推高斯过程回归(GPR)方法.首先,采用训练集数据对GPR模型进行预训练,然后在正负3个标准差之间均匀采样构建宽域输入集,以该输入集的预测方差均值最小为目标优化GPR模型超参数.某直喷汽... 详细信息

为了提高训练集范围之外行驶工况的预测精度,提出外推高斯过程回归(GPR)方法.首先,采用训练集数据对GPR模型进行预训练,然后在正负3个标准差之间均匀采样构建宽域输入集,以该输入集的预测方差均值最小为目标优化GPR模型超参数.某直喷汽油机转毂试验的结果表明,外推GPR的平均绝对误差为0.53411,比传统GPR降低24.27%,比反向传播神经网络降低36.32%.所提方法可为降低试验成本,提高实际行驶过程排放预测精度提供参考.

关键词：发动机排放高斯过程回归预测外推

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智能管理系统在高校大数据实验室管理中的应用

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办公自动化 2022年第4期27卷 59-61,19页

作者：郭凤香西安翻译学院西安710105

实验室是高校实验教学和科学研究的设施基础,对培养学生的科学素养、实践动手能力等有非常重要的现实价值。在教学改革不断推进,科研型、创新型、综合型人才社会需求量爆炸式增长以及大数据不断普及的时代背景下,高校实验室在高校教育... 详细信息

实验室是高校实验教学和科学研究的设施基础,对培养学生的科学素养、实践动手能力等有非常重要的现实价值。在教学改革不断推进,科研型、创新型、综合型人才社会需求量爆炸式增长以及大数据不断普及的时代背景下,高校实验室在高校教育中的应用地位越来越高。而为了与之相适应,高校通常会在实验室配备高科技仪器设备供学生和教师开展教学实验活动,同时,为了合理使用这些精密的仪器设备资源,在保证安全性的前提之下,实现高校实验室功能的最大化发挥,大部分高校都开始在实验室管理中导入智能管理系统。因此,建设基于智能环境的高校大数据实验室管理系统不仅是新课程改革的内在要求,更已成为高校实验教学发展的未来趋势。本文主要探讨智能管理系统在高校大数据实验室管理中的应用。

关键词：智能系统高校实验室大数据管理应用

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无信号控制交叉口老年驾驶人转向行为图谱研究

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交通信息与安全 2022年第3期40卷 108-117页

作者：倪定安郭凤香周燕宁昆明理工大学交通工程学院昆明650500 武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉430000 深圳市城市交通规划设计研究中心广东深圳518000

考虑到老年驾驶人存在的视觉弱化、反应能力下降等问题,有必要分析其转向行为特征。基于此,本文分析了在无信号控制交叉口情景下老年驾驶人的转向行为特征,并绘制图谱描述行为特征的时序变化。基于无信号控制交叉口的现实场景调查,搭建... 详细信息

考虑到老年驾驶人存在的视觉弱化、反应能力下降等问题,有必要分析其转向行为特征。基于此,本文分析了在无信号控制交叉口情景下老年驾驶人的转向行为特征,并绘制图谱描述行为特征的时序变化。基于无信号控制交叉口的现实场景调查,搭建了具备常见冲突类型的虚拟仿真驾驶场景(包含6个无信号控制交叉口),招募符合要求的老年驾驶人与中青年驾驶人进行驾驶模拟实验,分别采集车辆行驶数据(驾驶模拟器)、眼动数据和生理心理数据分析老年驾驶人与中青年驾驶人在不同转向场景下的行为特征差异,应用图谱理论构建驾驶人转向行为图谱描述老年驾驶人与中青年驾驶人的转向行为特征时序变化。实验结果表明:老年驾驶人的速度均值为20.4 km/h、注视持续时间均值为289.47 ms、扫视幅度均值为3.51°;中青年驾驶人的速度均值为35.79 km/h、注视持续时间均值为247.94 ms、扫视幅度均值为4.56°。老年驾驶人的心率变异性时域指标(SDNN和RMSSD)与频域指标(LF/HF和TP)的值更低,表明老年驾驶人在转向过程中更加紧张。图谱显示老年驾驶人的紧张持续时间更长,并在信息获取广度上弱于中青年驾驶人。结合图谱时空差异性指标发现,这2类驾驶人的驾驶行为在左转向场景下存在显著性差异,老年驾驶人驾驶操作的稳定性与安全性较低。

关键词：交通安全老年驾驶人转向行为特征图谱理论无信号控制交叉口

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