本文關(guān)鍵詞： 交通運(yùn)輸安全工程 負(fù)二項(xiàng)面板模型 固定效應(yīng)模型 土地利用 降雨量　出處：《吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)》2015年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：構(gòu)建了一種基于面板數(shù)據(jù)的空間非集計模型——負(fù)二項(xiàng)面板模型,包括混合效應(yīng)、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)3種類型,以同性質(zhì)路段為研究單元,選取道路線形、交通特性、土地利用和降雨量等影響因素,利用事故率比例指標(biāo)IRR,分析和預(yù)測未受傷事故、受傷事故、死亡事故和事故總數(shù)等4種類型事故,并通過F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)以及對數(shù)似然值和離差信息準(zhǔn)則DIC,對比分析3種類型模型的擬合效果。發(fā)現(xiàn)協(xié)變量對各類型交通事故的影響作用和統(tǒng)計顯著性不盡相同,如限速每增加1.609km/h(1mile/h),未受傷事故、受傷事故、事故總數(shù)分別減少3.89%、2.24%和2.79%,而死亡事故增加6.38%。研究結(jié)果表明:負(fù)二項(xiàng)面板固定效應(yīng)模型比混合模型和隨機(jī)效應(yīng)模型更優(yōu),另外越嚴(yán)重的事故,模型擬合效果越好。
[Abstract]:A spatial disaggregate model based on panel data, negative binomial panel model, is constructed, which includes three types: mixed effect, fixed effect and random effect. Four types of accidents, such as land use and rainfall, were analyzed and predicted by using the accident rate ratio index IRR, including uninjured accident, injury accident, death accident and total number of accidents. Through F test and Hausman test and logarithmic likelihood value and deviation information criterion, the fitting results of three kinds of models are compared and analyzed. It is found that the influence and statistical significance of covariables on each type of traffic accident are different. If the speed limit increases by 1.609km / h, the total number of accidents decreases by 3.89% and 2.79% respectively, and the death rate increases by 6.38%. The results show that the negative binomial panel fixed effect model is better than the hybrid model and the random effect model. In addition, the more serious the accident, the better the model fitting effect.
【作者單位】： 東南大學(xué)交通學(xué)院;美國天主教大學(xué)土木工程系;美國德克薩斯州大學(xué)奧斯汀分校交通研究中心;山東省公路檢測中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(U1134206);國家自然科學(xué)基金外青學(xué)者項(xiàng)目(51250110075) 國家道路安全科技行動計劃項(xiàng)目(2009BAG13A02) 交通運(yùn)輸部西部項(xiàng)目(0901005C) 美國國家科學(xué)基金總統(tǒng)獎項(xiàng)目(CMMI-0408390);美國國家科學(xué)基金項(xiàng)目(CMMI-0644552)
【分類號】：U491.31

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1501085