發(fā)布時間：2017-09-26 21:42

  本文關(guān)鍵詞：氣象條件對道路交通事故的影響分析

  更多相關(guān)文章： 道路交通事故 氣象因子 AR自回歸模型 逐步回歸模型 擬合優(yōu)度

【摘要】：目前,惡劣的氣象條件是造成道路交通事故的主要原因之一。交通氣象災(zāi)害研究已成為國內(nèi)外交通和氣象領(lǐng)域關(guān)注的熱點問題。本文使用南京地區(qū)2010年1月到2013年12月逐日的道路交通事故數(shù)據(jù)和實測氣象觀測資料(包括：降水量、溫度、能見度、氣壓、相對濕度等),運用SPSS統(tǒng)計分析軟件對氣象要素與日交通事故數(shù)的關(guān)系進行了分析。首先文中分析了不同氣象條件下的道路交通事故數(shù)的發(fā)生比率,并根據(jù)不同天氣條件特征采用了主因子分析法,找出了對交通事故影響較大的三個公因子,分別為：日降水量、平均氣溫和能見度因子。然后,本文根據(jù)因子分析法得到的三個氣象因子,分別建立了交通事故量與氣象因子之間的AR模型和逐步回歸模型,并簡要分析了氣象因子對道路交通事故發(fā)生的影響。研究結(jié)果表明：(1)這兩種模型中,工作日期間日交通事故量與日降水量呈正相關(guān),與日平均氣溫呈負相關(guān)；而日交通事故量與日最低能見度相關(guān)性不顯著；非工作日期間,交通事故量與日降水量、日平均氣溫、日最低能見度的相關(guān)性均不顯著；(2)通過對日降水量、日平均氣溫和日最低能見度的分層分析發(fā)現(xiàn)：隨著降水量級的增大,降水量與日交通事故量的相關(guān)性逐漸減��；日平均氣溫在2-12℃區(qū)間內(nèi),與日交通事故量呈顯著負相關(guān)；日最低能見度在200-500m范圍內(nèi),與日交通事故量呈顯著負相關(guān)。(3)從兩種模型的擬合優(yōu)度分析顯示,工作日期間AR模型的擬合效果(擬合優(yōu)度為0.868)比逐步回歸模型(擬合優(yōu)度為0.729)更好。 最后本文根據(jù)AR自回歸模型對2013年1月-2013年12月的交通事故資料進行效果檢驗分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：AR模型對于工作日期間的日交通事故數(shù)具有較好的預測準確率,總體準確率達到78.31%。其中,對降水天氣具有較理想的預測效果,尤其是初雨日,相對誤差小于5%,但是對大霧和冰凍雨雪天氣的預測能力較差,還需要進一步的研究。
【關(guān)鍵詞】：道路交通事故 氣象因子 AR自回歸模型 逐步回歸模型 擬合優(yōu)度
【學位授予單位】：南京信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P49;U492.8
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一章 前言8-20
• 1.1 研究目的及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究進展9-14
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容14-16
• 參考文獻16-20
• 第二章 資料來源及方法20-25
• 2.1 南京市區(qū)域概況20
• 2.2 資料來源20-21
• 2.3 技術(shù)方法21-24
• 參考文獻24-25
• 第三章 氣象因子與道路交通事故的關(guān)系25-33
• 3.1 不同氣象條件對道路交通的影響25-29
• 3.2 氣象因子分析29-31
• 3.3 本章小結(jié)31-32
• 參考文獻32-33
• 第四章 道路交通事故與氣象要素的模型建立33-47
• 4.1 道路交通事故資料分析33-34
• 4.2 逐步回歸模型34-38
• 4.3 時間序列模型38-44
• 4.4 本章小結(jié)44-46
• 參考文獻46-47
• 第五章 AR預警模型的效果檢驗47-51
• 5.1 AR模型的效果檢驗47-48
• 5.2 不同氣象條件下AR模型效果分析48-49
• 5.3 機理分析49-50
• 5.4 本章小結(jié)50-51
• 第六章 總結(jié)與展望51-53
• 6.1 本文主要結(jié)論51-52
• 6.2 本文特色52
• 6.3 展望52-53
• 致謝53-54
• 作者簡介54

【參考文獻】

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本文編號：925900