本文選題：城市快速路 + 交通事故�。� 參考：《同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年06期

【摘要】：基于上海市快速路系統(tǒng)采集的線圈檢測器數(shù)據(jù)和事故數(shù)據(jù),應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(BN)模型對快速路實(shí)時(shí)交通流參數(shù)與事故風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行建模分析,并利用可有效應(yīng)對缺失數(shù)據(jù)的高斯混合模型和最大期望算法分別對BN模型輸入和參數(shù)進(jìn)行估計(jì),進(jìn)而主動(dòng)評估快速路實(shí)時(shí)交通流運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn),并對事故狀態(tài)提前做出預(yù)警.分別對可能事故點(diǎn)前后2組檢測器和4個(gè)時(shí)間段的8組交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行了建模,結(jié)果表明使用事故發(fā)生地點(diǎn)上下游各一個(gè)檢測器在事故發(fā)生前5~10min內(nèi)的交通流數(shù)據(jù)建立的BN模型效果最好,事故預(yù)測準(zhǔn)確率為76.94%.最后不僅與樸素貝葉斯分類、K近鄰、反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等經(jīng)典事故風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)算法進(jìn)行了對比分析,還與現(xiàn)有的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評估成果進(jìn)行了對比,結(jié)果表明BN模型預(yù)測效果最好.
[Abstract]:Based on the coil detector data and accident data collected by Shanghai Expressway system, the Bayesian Network (BN) model is used to model and analyze the real time traffic flow parameters and accident risk of expressway.Gao Si mixed model and maximum expectation algorithm which can deal with missing data are used to estimate the input and parameters of BN model respectively, and then evaluate the safety risk of real-time traffic flow on expressway actively, and warn the accident state in advance.Two sets of detectors and eight sets of traffic flow data of four time periods before and after the possible accident point were modeled, respectively.The results show that the BN model of traffic flow data in 5~10min before the accident is the best, and the accuracy of accident prediction is 76.94.Finally, compared with classical accident risk estimation algorithms, such as naive Bayesian classification and BP neural network, it is also compared with existing real-time risk assessment results. The results show that BN model has the best prediction effect.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51278362) 教育部新世紀(jì)人才計(jì)劃(NCET-13-0425)
【分類號】：U491.1

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本文編號：1770748