本文選題：高速公路 + 交通事故��； 參考：《中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：為分析冰雪天氣下高速公路交通事故頻發(fā)致因,量化分析駕駛環(huán)境、駕駛員及車輛情況對(duì)事故的影響,根據(jù)Adaptive Lasso和隨機(jī)森林(RF)混合算法建立預(yù)測(cè)模型。以10年約30萬組冰雪環(huán)境下高速公路交通事故數(shù)據(jù)為例,訓(xùn)練改進(jìn)預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。結(jié)果表明,混合算法的準(zhǔn)確度和擬合程度都優(yōu)于支持向量機(jī)(SVM)、分類回歸樹(CART)及RF等單獨(dú)算法。交通事故與環(huán)境因素相關(guān)性最顯著,坡路、彎道及交叉口處事故受冰雪環(huán)境影響較大;事故與駕駛員因素中部分因素顯著相關(guān),如駕駛員性別及安全帶使用情況;本地駕駛員對(duì)駕駛能力及冰雪環(huán)境的估計(jì)錯(cuò)誤更易導(dǎo)致交通事故。
[Abstract]:In order to analyze the frequent causes of traffic accidents in freeway under ice and snow weather, and to quantitatively analyze the influence of driving environment, driver and vehicle situation on the accidents, a prediction model was established based on the hybrid algorithm of Adaptive Lasso and random forest fasts. Taking about 300000 groups of highway traffic accident data under ice and snow environment for 10 years as an example, the improved prediction model is trained to verify its accuracy. The results show that the accuracy and fitting degree of the hybrid algorithm are better than the single algorithms such as support vector machine (SVM), classification regression tree (CARTT) and RF. Traffic accident and environmental factors are the most significant, slope road, bend and intersection accidents are greatly affected by ice and snow environment, accidents and driver factors are significantly related to some factors, such as driver gender and seatbelt use. Local drivers' estimation of driving capacity and ice-snow environment is more likely to lead to traffic accidents.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)交通學(xué)院;內(nèi)蒙古科技大學(xué)經(jīng)管學(xué)院;威斯康星州立大學(xué)工程學(xué)院;東南大學(xué)交通學(xué)院;
【基金】：教育部社會(huì)科學(xué)青年基金資助(16YJCZH157) 內(nèi)蒙古科技大學(xué)創(chuàng)新基金資助(2015QDL27) 國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展(“973”)計(jì)劃項(xiàng)目(2012CB725405)
【分類號(hào)】：U491.31

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本文編號(hào)：1960288