检索结果-南通市图书馆

面向多尺度数据条件的高速公路实时事故风险建模及模型移植可靠性研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向多尺度数据条件的高速公路实时事故风险建模及模型移植可靠性...

作者：贺昆北京交通大学

学位级别：硕士

高速公路的快速发展带来的交通安全问题一直是交通管理部门工作中的重难点。随着动态交通数据的获取更加容易,“主动”交通安全管理成为当前研究的热点,完善了传统“被动”交通安全研究中不能及时有效识别出交通事故发生风险的缺陷。但... 详细信息

高速公路的快速发展带来的交通安全问题一直是交通管理部门工作中的重难点。随着动态交通数据的获取更加容易,“主动”交通安全管理成为当前研究的热点,完善了传统“被动”交通安全研究中不能及时有效识别出交通事故发生风险的缺陷。但是在目前的主动交通安全研究中,所采用的动态交通数据类型较为单一,没有考虑到多尺度数据条件下实时事故风险建模的研究,忽略了有限交通数据问题对于建立的实时事故风险预测模型的影响,鲜少考虑到风险预测模型在有限数据以及空间区域不同条件下模型移植的可靠性研究。这使得在主动交通安全管理应用上得不到精细化指导。基于上述问题,本文做了以下相关研究:(1)高速公路交通数据预处理及多尺度数据集的构建针对实时事故风险分析与预测的问题,建立了一系列相关数据的处理流程,即包括:事故数据提取、交通流数据提取、线圈数据提取、交通流变量选取、线圈位置选取以及数据匹配等,并构建了多尺度数据集用以实时事故风险分析及预测。(2)小样本数据条件下实时事故风险分析与预测针对不同交通事故样本量条件下,基于Logistic逐步回归筛选小样本数据集的显著事故征兆因子并进行对比分析,然后构建贝叶斯Logistic实时事故风险预测模型并分析不同样本量条件下的预测模型的差异,结果表明:在样本量不同时,事故的显著事故征兆因子存在差异,但是存在相同的事故征兆因子——上游线圈的速度(up＿s),基于贝叶斯Logistic回归的实时事故风险预测模型的性能整体来看随着样本量的增大有所提升。(3)不同精度数据条件下实时事故风险分析与预测针对构建的不同精度数据集,基于统计学方法以及机器学习方法对高精度和低精度数据集进行分析。基于Logistic逐步回归法以及随机森林算法分别对两组数据集进行事故征兆因子筛选,结果表明:在同一筛选方法中,不同精度数据集的风险变量存在差异;在同一数据集中,逐步回归法能够得到显著事故征兆因子,而随机森林算法只能得到征兆因子的重要度,需要进行主观因子筛选;基于贝叶斯Logistic回归以及支持向量机分别对两组数据集构建了实时事故风险预测模型,结果表明:高精度数据集(I-5)构建的模型整体性能更好,贝叶斯Logistic回归的AUC值为0.737,比低精度数据集的AUC值高0.081,支持向量机模型的AUC值为0.85,比低精度数据集的AUC值高0.05;且机器学习算法的预测结果要优于统计学方法,但是贝叶斯Logistic具有定量解释的优势。(4)高速公路实时事故风险预测模型移植可靠性分析基于贝叶斯Logistic回归及贝叶斯方法,对不同精度数据集以及不同空间区域高速公路数据集构建的实时事故风险预测模型进行移植有效性验证分析。结果表明:基于贝叶斯更新方法,将高精度数据集(I-5)构建的模型参数更新低精度数据集的实时事故风险预测模型,使得模型的AUC值从0.656提高到0.682;同时,基于I-405高速公路的模型参数更新I-5高速公路的实时事故风险预测,使得模型的AUC值从0.737提高到0.751。分析结果表明:基于贝叶斯方法的Logistic回归模型,当获得新的数据时,在一定程度上能够实现模型预测性能的提升。

关键词：高速公路交通安全多尺度数据集实时事故风险统计学机器学习模型移植

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于监控数据的高速公路实时事故风险模型

交通信息与安全 2017年第5期35卷 11-17,36页

作者：付存勇王俊骅同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804

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... 详细信息

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风险模型,事故预测准确率可达到88.02%。选取重要性前十的变量作为事故重要诱导因素,对事故重要诱导因素进行调值,将调值后的测试集放入之前构建的随机森林模型进行分类预测,结果显示减少了41.82%的事故,故可认为利用事故重要诱导因素可进行事故先兆预警工作,从而减少事故的发生。

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

基于判别分析的高速公路交通安全实时评价指标

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

东南大学学报（自然科学版） 2012年第3期42卷 555-559页

作者：徐铖铖刘攀王炜蒋璇东南大学交通学院南京210096

为了实时评价交通流变化对高速公路交通事故风险的影响,利用高精度交通流数据建立了高速公路交通安全实时评价指标.提取了美国加州I-880 N高速公路上采集间隔为30 s的实时交通流数据和事故数据,采用Fisher判别分析方法建立交通流参数的... 详细信息

为了实时评价交通流变化对高速公路交通事故风险的影响,利用高精度交通流数据建立了高速公路交通安全实时评价指标.提取了美国加州I-880 N高速公路上采集间隔为30 s的实时交通流数据和事故数据,采用Fisher判别分析方法建立交通流参数的线性组合,以判别危险交通流状态.该线性组合被定义为高速公路交通安全实时评价指标,当该指标小于0时,代表危险交通流状态,有发生交通事故的风险;当该指标大于0时,代表正常交通流状态,没有发生交通事故的风险.采用条件logistic回归模型进一步研究了该指标与交通事故风险之间的定量关系.研究结果表明,该指标预测事故的精度为65.7%.另外,该指标每减小1个单位,交通事故风险将提高1.8倍.

关键词：高速公路交通安全 Fisher判别分析实时事故风险交通事故条件logistic回归模型

基于交通冲突的高速公路实时安全状态评价研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国安全科学学报 2014年第9期24卷 95-101页

作者：江周张存保夏银霞武汉理工大学智能交通系统研究中心湖北武汉430063

为实时评价高速公路交通流变化对其安全状态的影响,利用Vissim仿真试验模拟武汉市外环线一段高速公路的交通运行过程。根据仿真数据进行相关性分析,确定影响实时交通安全状态的主要因素,并建立基于实时交通流数据的交通冲突计算模型。... 详细信息

为实时评价高速公路交通流变化对其安全状态的影响,利用Vissim仿真试验模拟武汉市外环线一段高速公路的交通运行过程。根据仿真数据进行相关性分析,确定影响实时交通安全状态的主要因素,并建立基于实时交通流数据的交通冲突计算模型。用美国I-794EB高速公路部分时段的实时交通流数据和交通事故数据,对该模型进行实例验证。结果表明,在事故发生前后邻近时间段内,交通冲突数C和交通安全实时评价指标(RTCI)均急剧变化,两者变化趋势相反。交通冲突数C能反映事故发生前、后交通安全状态的变化,可作为高速公路实时交通安全状态的评价指标。

关键词：高速公路实时事故风险交通冲突交通安全评价 Vissim仿真

不利天气对公路交通安全及交通流的影响研究综述

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2019年第5期43卷 843-849,854页

作者：杨文臣李立胡澄宇张轮房锐云南省交通规划设计研究院有限公司陆地交通气象灾害防治技术国家工程实验室昆明650031 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 长安大学电子与控制工程学院西安710064

不利天气条件是影响公路交通安全和机动性的重要因素.在大数据环境下,为揭示不利天气事件对公路交通安全及交通流的影响模式,探索实时交通事故风险的征兆因子及其复杂关联关系,采取主动交通安全动态管理措施,结合近30年来相关实证研究,... 详细信息

不利天气条件是影响公路交通安全和机动性的重要因素.在大数据环境下,为揭示不利天气事件对公路交通安全及交通流的影响模式,探索实时交通事故风险的征兆因子及其复杂关联关系,采取主动交通安全动态管理措施,结合近30年来相关实证研究,系统综述了与不利天气相关的交通安全及交通流问题.研究成果清晰表明雨、雾、冰、雪等不利天气事件大幅降低了公路通行能力及交通需求,增加了交通事故风险和行程时间,加剧了交通系统的不确定性.而交通流特征、交通事故风险和天气条件间的复杂关联关系及交互作用具有明显的空间异质性.不利天气对交通安全影响的研究正从被动“事后”统计分析转向主动“事前”风险防控.通过分析技术特征,提出该领域研究的重要关键问题在于不利天气条件下微观驾驶行为、数据驱动建模、影响模式移植和动态交通安全管理.

关键词：公路运输不利天气交通安全交通流实时事故风险交通流基本图