高速公路大区段交通事故预测模型研究.pdf

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1、第３４卷第７期公路交通科技Ｖｏｌ３４Ｎｏ７２０１７年７月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｉｇｈｗａｙａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＪｕｌ．２０１７ｄｏｉ：１０高３９６９速／ｊｉｓｓｎ公１００２路－０２６８大２０１７区０７０１段５交通事故预测模型研究郑来，何莎莉（哈尔滨工业大学交通科学与工程学院，黑龙江哈尔滨１５００９０）摘要：针对交通事故记录位置精度较低和路段划分过短可能引起的分析结论偏差问题，探讨了大区段划分条件下高速公路交通事故预测模型的构建方法。结合辽宁省５条高速公路的交通事故数据

2、和道路交通条件数据，提出了基于高速公路天然节点（互通式立交和服务区）的大区段划分方法。构建了处理大区段内指标异质性的模型变量，应用积分－微分方法确定了变量模块，进而利用负二项回归方法建立了高速公路交通事故预测模型。研究表明：在大区段条件下，年平均日交通量、累积纵坡和标志密度等变量的事故预测模块为Ｈｏｅｒｌ函数，累积曲率为幂函数，而挖方段比例为指数函数；路段长度、年平均日交通量、累积纵坡和标志密度等因素对大区段上的交通事故发生具有显著影响，且考虑这些变量的模块式模型具有较高的预测精度。关键词：交通工程；交通事故预测模型；负二项回归；高速公路

3、；积分－微分方法中图分类号：Ｕ４９１３文献标识码：Ａ文章编号：１００２－０２６８（２０１７）０７－０１０８－０７ＳｔｕｄｙｏｎＴｒａｆｆｉｃＡｃｃｉｄｅｎｔＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌｆｏｒＬｏｎｇＳｅｃｔｉｏｎｓｏｆＥｘｐｒｅｓｓｗａｙＺＨＥＮＧＬａｉ，ＨＥＳｈａｌｉ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｒｂｉｎＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ１５００９０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｐｏｓｓｉｂｌｅａｎ

4、ａｌｙｓｉｓｂｉａｓｃａｕｓｅｄｂｙｌｏｗａｃｃｕｒａｃｙｏｆｒｅｃｏｒｄｅｄｔｒａｆｆｉｃａｃｃｉｄｅｎｔｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｔｏｏｓｈｏｒｔｄｉｖｉｄｅｄｓｅｃｔｉｏｎｓ，ｔｈｅａｐｐｒｏａｃｈｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｔｒａｆｆｉｃａｃｃｉｄｅｎｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｄｉｖｉｓｉｏｎｏｆｌｏｎｇｓｅｃｔｉｏｎｓｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｒａｆｆｉｃａｃｃｉｄｅｎｔｄａｔａａｎｄｔｒａｆｆｉｃｃｏｎｄｉｔｉｏｎｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｅｄｆｒｏｍ５ｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｉｎＬ

5、ｉａｏｎｉｎｇ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｆｏｒｄｉｖｉｄｉｎｇｌｏｎｇｓｅｃｔｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎｎａｔｕｒａｌｎｏｔｅｓ（ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅｓａｎｄｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａｓ）ｏｆｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄＴｈｅｍｏｄｅｌｖａｒｉａｂｌｅｓｗｈｉｃｈｃａｎｈａｎｄｌｅｔｈｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆｉｎｄｅｘｅｓｗｉｔｈｉｎｌｏｎｇｓｅｃｔｉｏｎａｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ，ｔｈｅｂｕｉｌｄｉｎｇｂｌｏｃｋｓｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｔｏｔｈｅｖａｒｉａｂｌｅｓａｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｉｎｔｅ

6、ｇｒａｔｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｔｈｅｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｔｒａｆｆｉｃａｃｃｉｄｅｎｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｎｅｇａｔｉｖｅｂｉｎｏｍｉａｌｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔ（１）ｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｌｏｎｇｓｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｂｕｉｌｄｉｎｇｂｌｏｃｋｓｏｆｔｈｅｔｒａｆｆｉｃａｃｃｉｄｅｎｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒａｎｎｕａｌａｖｅｒａｇｅｄａｉｌｙｔｒａｆｆｉｃ（ＡＡＤＴ），ｃｕｍｕｌ

7、ａｔｉｖｅｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌｇｒａｄｅ，ａｎｄｄｅｎｓｉｔｙｏｆｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎｓ，ｅｔｃａｒｅＨｏｅｒｌｓｆｕｎｃｔｉｏｎｓ，ｆｏｒｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｃｕｒｖａｔｕｒｅｉｓｐｏｗｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎ，ａｎｄｆｏｒｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｃｕｔｓｅｃｔｉｏｎｓｉｓｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｆｕｎｃｔｉｏｎ；（２）ｔｈｅｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｌｅｎｇｔｈｏｆｓｅｃｔｉｏｎ，ＡＡＤＴ，ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌｇｒａｄｅ，ａｎｄｄｅｎｓｉｔｙｏｆｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎｓｈａｖｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｉｍｐａ

8、ｃｔｏｎｔｈｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｏｆｔｒａｆｆｉｃａｃｃｉｄｅｎｔｓｉｎｌｏｎｇｓｅｃｔｉｏｎｓ，ａｎｄｔｈｅｍｏｄｕｌａｒｍｏｄｅｌｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｓｅｖａｒｉａｂｌｅｓｈａｓｒｅ