道路交通事故统计分析及预测模型研究

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交通运输业的突飞猛进在促进社会经济繁荣的同时,也使得道路交通事故不断增加,严重威胁人民的生命及财产安全。如何减少和预防交通事故,降低事故损失,改善交通安全状况,已成为全社会的迫切要求。要实现这一目标,只进行道路基础设施建设是不够的,还需要科学的交通管理。紧急事件与安全系统就是基于这一目的而提出来的。它将先进的信息技术、通讯技术、智能技术以及计算机网络技术有效地综合运用于整个交通运输管理体系,对于减少交通阻塞、减少事故损失、及时救助伤员、改善交通环境等有着重大的意义。本文研究内容来源于重庆市科委的一个攻关项目——城市交通紧急事件处理与安全系统。该项目主要针对重庆市独特的地理特征及实际的交通现状,致力于设计出与重庆市实际条件相适应的紧急事件与安全系统,实时向交通管理者提供车辆、道路及事故预测信息,针对不同事故提出智能化应急方案,辅助协调各相关单位和部门的工作,提高事故处理效率。道路交通事故统计分析及预测模型研究是该系统的一个子课题,其主要是通过对诱发交通事故的各种因素进行统计分析,揭示交通事故发生的规律及原因,在此基础上对事故未来的发生趋势作出预测,为事故的有效预防提供可靠信息。本文首先介绍了国内外道路交通安全的现状,在对重庆市道路交通事故进行调研的基础上,对交通事故的成因从人、车、路、环境几方面进行了统计分析,阐述了影响交通安全的各种因素与交通事故的关系,为道路交通事故预测模型的建立奠定了基础;其次,分析了当前常用的几种交通事故预测方法,包括回归分析法、时间序列预测法、灰色预测、神经网络预测等;然后,采用贝叶斯网络理论建立道路交通事故预测模型,在对交通事故进行成因分析的基础上,利用已有的事故数据构建网络模型,并通过计算变量间的条件概率来计算事故发生的可能性,达到事故预测的目的;最后,通过用历史数据进行仿真实验,验证了该模型是有效可行的,并对该预测模型适用范围进行了分析。
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