基于統(tǒng)計(jì)及假設(shè)檢驗(yàn)的高速公路事故多發(fā)點(diǎn)分析
本文選題:交通安全 + 高速公路。 參考:《中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)》2017年05期
【摘要】:為鑒別高速公路基本路段上的事故多發(fā)點(diǎn),識(shí)別其突出事故影響因素,首先應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分布擬合及假設(shè)檢驗(yàn)等方法,分析事故起數(shù)的統(tǒng)計(jì)分布特征;然后提出確定臨界事故起數(shù)及路段劃分長(zhǎng)度的方法,分析滑動(dòng)窗口法與定長(zhǎng)法的異同;最后基于二項(xiàng)分布檢驗(yàn)法,給出事故影響因素的概率計(jì)算公式及突出事故影響因素識(shí)別方法。研究結(jié)果表明:高速公路基本路段上的事故起數(shù)服從負(fù)二項(xiàng)分布;應(yīng)用負(fù)二項(xiàng)分布理論來確定路段劃分長(zhǎng)度具有一定的可行性;滑動(dòng)窗口法雖有夸大事故多發(fā)點(diǎn)數(shù)量的傾向,但確實(shí)能反映事故的集疏程度。案例分析也表明,可應(yīng)用二項(xiàng)分布檢驗(yàn)法來識(shí)別事故多發(fā)點(diǎn)的突出事故影響因素。
[Abstract]:In order to identify the accident prone points on the basic section of expressway and identify the prominent factors affecting the accidents, the statistical distribution characteristics of the number of accidents are analyzed by means of statistical distribution fitting and hypothesis testing. Then the method of determining the number of critical accidents and the length of road section is put forward, and the similarities and differences between the sliding window method and the fixed length method are analyzed. Finally, based on the binomial distribution test method, The probability calculation formula of accident influencing factors and the identification method of prominent accident influencing factors are given. The results show that: the number of accidents on the basic section of expressway from the negative binomial distribution; the application of negative binomial distribution theory to determine the length of road sections has a certain feasibility; sliding window method has the tendency to exaggerate the number of accident prone points, But it does reflect the extent of the accident. The case study also shows that binomial distribution test can be used to identify the prominent accident influencing factors.
【作者單位】: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助(51329801) 廣東省交通運(yùn)輸廳科技項(xiàng)目(2012-2013) 遼寧省交通科技項(xiàng)目(201306)
【分類號(hào)】:U491.31
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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1 通訊員 陸蕓邋沈s,
本文編號(hào):2078320
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