【摘要】：二十一世紀(jì)以來,伴隨著科技的飛速發(fā)展,我國的國民經(jīng)濟(jì)也取得了長足的進(jìn)步,與此同時(shí),人民對(duì)交通的需求不斷增加,城市車輛也隨之急劇增加。車輛的迅速增長不可避免地會(huì)帶來嚴(yán)重的交通事故頻發(fā)問題。交通事故發(fā)生之后所導(dǎo)致的后續(xù)問題,如道路癱瘓和交通擁堵等問題,會(huì)加重事故對(duì)社會(huì)和個(gè)人的損失。因此,交通管制部門希望能夠針對(duì)已經(jīng)發(fā)生的交通事故做出合理的對(duì)策,減少事故發(fā)生所帶來的后續(xù)損失。但是由于缺乏對(duì)事故的可靠的、科學(xué)的分析,交管部門難以做出針對(duì)事故的合理對(duì)策。交通事故持續(xù)時(shí)間是事故的重要信息之一,如果能預(yù)測出事故的持續(xù)時(shí)間范圍,交管部門將能以此為基礎(chǔ)對(duì)事故現(xiàn)場作出合理的警力部署和道路疏通工作;市民也能夠以此為基礎(chǔ)規(guī)劃自己的出行線路。因此,對(duì)事故持續(xù)時(shí)間的預(yù)測得到了越來越多的關(guān)注。道路交通事故包含很多信息,事故的持續(xù)時(shí)間也受到多種參數(shù)的影響,并且影響事故持續(xù)時(shí)間的影響因子之間關(guān)系復(fù)雜并且不確定。這給原始數(shù)據(jù)的選擇和持續(xù)時(shí)間的致因分析帶來了困擾。而現(xiàn)在的研究方法不能同時(shí)實(shí)現(xiàn)持續(xù)時(shí)間的預(yù)測和影響因子的分析。同時(shí)實(shí)現(xiàn)這兩個(gè)目標(biāo)是本課題的主要研究內(nèi)容。本文提出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)-SVM組合模型對(duì)影響因子進(jìn)行分析,并預(yù)測事故的持續(xù)時(shí)間范圍。根據(jù)交通事故原始數(shù)據(jù)屬性參數(shù)多的特點(diǎn),選用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,通過分析貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu),得到交通事故影響因子之間的依賴關(guān)系,并剔除掉原始數(shù)據(jù)中的無用屬性參數(shù),簡化數(shù)據(jù)。利用優(yōu)化后的數(shù)據(jù),選擇支持向量機(jī)(SVM)對(duì)事故持續(xù)時(shí)間范圍進(jìn)行預(yù)測。對(duì)于支持向量機(jī)的參數(shù),本文選擇了網(wǎng)格搜索(Grid Search,GS)、遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)、粒子群優(yōu)化方法(Particle Swarm Optimization,PSO)對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并根據(jù)結(jié)果對(duì)比分析了這三種參數(shù)尋優(yōu)方法的優(yōu)缺點(diǎn)。將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)-SVM組合模型與傳統(tǒng)的SVM的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,驗(yàn)證了前者在預(yù)測速度上的優(yōu)勢,并且能夠保證預(yù)測精度相較于SVM算法不會(huì)下降。
【圖文】：

圖 3-1 不同類型交通事故平均持續(xù)時(shí)間分布統(tǒng)計(jì)嚴(yán)重程度與事故的處理方式有密切的關(guān)系，包括是否使、是否出動(dòng)救護(hù)車等，從而直接影響交通事故的持續(xù)時(shí)數(shù)據(jù)中，提取交通事故嚴(yán)重程度涉及到的 5 個(gè)屬性參數(shù)否封鎖、傷亡人數(shù)、是否涉及大巴車和是否涉及貨車。程度涉及到的屬性的取值給一個(gè)對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)值，然后依嚴(yán)重程度分為 4 個(gè)等級(jí)。了方便利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模，給出交通事故嚴(yán)重程度涉值，如表 3-1 所示。將交通事故涉及到的屬性參數(shù)的評(píng)通事故的嚴(yán)重程度評(píng)分值。次交通事故為jI ( j 1, 2, , n)，屬性參數(shù)為 ( 1iX i ( )iGrad X ，具體的參數(shù)評(píng)分值如下表所示。表 3-1 交通事故嚴(yán)重程度計(jì)算表 屬性參數(shù) 參數(shù)值 參1

圖 3-2 不同嚴(yán)重程度的交通事故平均持續(xù)時(shí)間分布統(tǒng)計(jì)）環(huán)境因素交通事故持續(xù)時(shí)間的環(huán)境因素包括時(shí)間因素、天氣因素等。事故可能發(fā)生在一天中的任何時(shí)刻，表面上看，對(duì)于任意時(shí)持續(xù)時(shí)間也是隨機(jī)的。但是通過數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，交通事故呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，如圖 3-3 所示。天的六個(gè)時(shí)間段內(nèi)，交通事故在 9:00-12:00,15:00-18:00 和 18間段中持續(xù)時(shí)間最久，平均時(shí)間都超過了 40 分鐘，其中在 的事故平均時(shí)間最長，超過了 65 分鐘。而在 0:00-9:00，12-24:00 內(nèi)發(fā)生的交通事故，其平均持續(xù)時(shí)間較短，均低于 33間較長的三個(gè)時(shí)間段為一天之中的道路高峰期，這三個(gè)時(shí)間放學(xué)的時(shí)間點(diǎn)和一般公司上下班的時(shí)間點(diǎn)，在這些時(shí)間里，駛的車輛也多，路況非常復(fù)雜，車流量和車道占有率比其他時(shí)引發(fā)交通事故的發(fā)生。一旦發(fā)生交通事故，事故現(xiàn)場就可能及交通擁堵。一方面，交通擁堵會(huì)給交警和救護(hù)車等救援措來麻煩，延長了從事故發(fā)生到救援到達(dá)現(xiàn)場的時(shí)間。另一方
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U491.31

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2708469