本文關(guān)鍵詞：雙車(chē)道高速公路追尾事故實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型

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【摘要】：現(xiàn)有的高速公路實(shí)時(shí)事故預(yù)測(cè)模型對(duì)高速公路信息化采集設(shè)備的布設(shè)密度和采集的數(shù)據(jù)粒度要求很高,在低信息化的高速公路管理工作上難以得到應(yīng)用。結(jié)合國(guó)內(nèi)高速公路信息化現(xiàn)狀,使用單個(gè)檢測(cè)器所采集的數(shù)據(jù),對(duì)高速公路追尾事故實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究�；诮K省揚(yáng)州市啟揚(yáng)高速公路上布設(shè)的超聲波交通流檢測(cè)器所采集的交通流數(shù)據(jù),采用配對(duì)案例對(duì)照方法和二元邏輯回歸,建立了雙車(chē)道高速公路追尾事故實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型。對(duì)事故前5~20min的交通流數(shù)據(jù)分別構(gòu)建流量時(shí)空矩陣、速度時(shí)空矩陣、平均車(chē)頭間距時(shí)空矩陣,通過(guò)引入矩陣特征值簡(jiǎn)化建模過(guò)程并避免了指標(biāo)間的相關(guān)性過(guò)高問(wèn)題。模型總體精度85.7%,事故預(yù)測(cè)精度33.3%,誤報(bào)率低于2%,相比已有模型總體預(yù)測(cè)精度較高,誤報(bào)率較低,表明了該方法應(yīng)用于追尾事故實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的可行性和有效性。
【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;
【關(guān)鍵詞】： 交通安全 高速公路 追尾事故 實(shí)時(shí)預(yù)測(cè) 時(shí)空矩陣 矩陣特征值
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2014BAG01-B04)資助
【分類(lèi)號(hào)】：U491.31
【正文快照】： !引言高速公路由于其車(chē)流量大、車(chē)速高,事故造成的后果嚴(yán)重,因此高速公路安全是各級(jí)交通管理部門(mén)管理的重中之重。隨著近些年來(lái)我國(guó)汽車(chē)保有量的大幅上升,公眾對(duì)于出行需求的不斷增加,高速公路交通流量屢創(chuàng)新高,公眾對(duì)于高速公路交通安全也給予了越來(lái)越多的關(guān)注。傳統(tǒng)的高速公

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