高速公路交通事故是危害人身財產安全的重大隱患之一,亟待解決。解決問題的關鍵在于對已發(fā)事故嚴重程度進行研究,依據(jù)數(shù)據(jù)反映的事故嚴重程度發(fā)生規(guī)律采取相應措施減輕事故傷亡。本文以基礎離散選擇模型（多項Logit模型）為主要依托,建立了一種中觀與微觀層面分析結合的組合嚴重程度分析預測模型——考慮異質性及參數(shù)組間差異的潛類別混合Logit模型（簡稱“改進模型”）。為確保模型捕捉到單車事故與多車事故間的差異,本文針對單車事故和多車事故分別進行分析。首先,對交通事故嚴重程度離散選擇模型的基礎理論及原理進行對比分析,選定多項Logit模型作為事故嚴重程度分析的基礎方法;利用2008年～2017年黑龍江省高速事故數(shù)據(jù),標定了事故嚴重程度多項Logit模型。其次,為刻畫各因素對事故嚴重程度影響的異質性,在多項Logit模型基礎上引入隨機參數(shù),構建混合Logit模型,并采用模擬極大似然估計方法對混合Logit模型進行參數(shù)估計;為體現(xiàn)多項Logit模型中參數(shù)組間差異性,構建潛類別Logit模型,并采用極大似然估計方法對模型進行求解。然后,為綜合解析異質性和參數(shù)組間差異性,融合混合Logit和潛類別Logit模... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

單車與多車事故嚴重程度占比情況對比

自變量相關系數(shù)矩陣熱圖

哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文-17-第3章基于Logit的事故嚴重程度預測模型構建3.1多項Logit模型預測原理3.1.1多項Logit模型結構當考慮不同事故嚴重程度的發(fā)生概率時，若使用線性模型P(Y=2)=β0+β1x，則會存在兩個問題：一是概率估計值可能大于1，模型無意義；二是邊際效應假定不變，線性模型表現(xiàn)能力差。因此引入廣義線性模型，使概率模型更真實。Logit實際為log-it（對“it”取對數(shù)），“it”指事故嚴重程度k發(fā)生概率Pk與事故嚴重程度k不發(fā)生概率(1-Pk)的比值（Odds）Pk/(1-Pk)。Logit模型定義為：011log...1kmmkPxxP=+++（3-1）式中x——自變量；m——自變量個數(shù)；β——自變量參數(shù)。事故嚴重程度k發(fā)生概率Pk與log1kkPP的關系如圖3-1所示，由式（3-1）可知：Logit沒有上下限且公式為封閉形式，易于解釋，建模優(yōu)勢明顯。圖3-1概率Pk與Logit之間的關系圖離散選擇模型需引入效用函數(shù)定義，該定義來自銷售行業(yè)。本研究類比提出針對事故嚴重程度的效用函數(shù)定義：表示事故n的嚴重程度與各主客觀因素組合X

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2999889