【摘 要】
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本文以深圳市74个街道为研究背景,利用夜间灯光强度作为每个街道的人流活动强度代理变量,并融合公交站点密度、信号控制交叉口密度、学校密度、工厂密度、街道面积、路网长度及街道区位等要素作为自变量,分别建立最小二乘法、普通泊松回归模型和贝叶斯泊松回归模型,以构建街道尺度的交通事故死伤人数模型.研究结果表明,街道面积、道路长度、公交站点密度、信号控制交叉口密度、学校密度、工厂密度、平均夜间灯光强度和街道区
【机 构】
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深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司,深圳518057
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本文以深圳市74个街道为研究背景,利用夜间灯光强度作为每个街道的人流活动强度代理变量,并融合公交站点密度、信号控制交叉口密度、学校密度、工厂密度、街道面积、路网长度及街道区位等要素作为自变量,分别建立最小二乘法、普通泊松回归模型和贝叶斯泊松回归模型,以构建街道尺度的交通事故死伤人数模型.研究结果表明,街道面积、道路长度、公交站点密度、信号控制交叉口密度、学校密度、工厂密度、平均夜间灯光强度和街道区位均与死伤人数相关.此外,研究结果还表明,相比于最小二乘法和普通泊松回归模型,贝叶斯泊松回归模型的结果更优.本文的研究结果能为街道尺度片区事故分析预测和交通安全改善提升提供重要的决策支持.
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