【摘 要】
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目前,交通安全领域的研究多以事故数据为基础,但由于事故发生的稀少性、随机性及事故记录的不完整性等,导致基于事故的安全研究常面临小样本、集计性及滞后性等弊端。近几年,基于极值理论和交通冲突的事故替代技术得到快速发展。然而,已有针对冲突极值的研究多采用单一冲突指标,从而严重影响了模型精度,且现有研究多以冲突与事故间关系为主,难以真正实现基于非事故数据的风险预测。本文基于交通冲突和极值理论,构建二元极值
【基金项目】
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国家自然科学基金“多因素异质性作用下高速公路交通事故风险预测及防控研究”（编号:71901081）； 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室开放基金“基于交通冲突随机参数模型的事故风险实时预测方法研究”（编号:K202103）；
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目前,交通安全领域的研究多以事故数据为基础,但由于事故发生的稀少性、随机性及事故记录的不完整性等,导致基于事故的安全研究常面临小样本、集计性及滞后性等弊端。近几年,基于极值理论和交通冲突的事故替代技术得到快速发展。然而,已有针对冲突极值的研究多采用单一冲突指标,从而严重影响了模型精度,且现有研究多以冲突与事故间关系为主,难以真正实现基于非事故数据的风险预测。本文基于交通冲突和极值理论,构建二元极值模型及冲突预测模型,以实现事故风险的实时预测。首先,以城市快速路合流区为研究对象,采用无人机航拍方式开展数据调查;选取后侵入时间（Post Encroachment Time,PET）与最小距离碰撞时间（Minimum Time to Collision,MTTC）为冲突度量指标,基于车辆轨迹提取交通冲突以及道路交通与环境数据。其次,从交通冲突与事故间关系出发,采用图解法确定冲突阈值;基于极值理论,分别构建针对PET和MTTC的一元超阈值模型;采用极大似然估计及贝叶斯估计方法进行参数标定,并对建模结果进行对比分析。然后,鉴于单一指标难以准确刻画冲突至事故的演化机理,在一元极值模型基础上,基于Copula原理将PET与MTTC同时纳入建模过程,分别构建单一Copula与混合Copula二元超阈值模型,并从拟合优度、模型精度等方面对模型进行综合评价。最后,以2.5min为间隔,基于负二项和二项Logit回归分别构建冲突次数和超阈值冲突比例预测模型,将其与冲突极值模型融合,形成完整的、可用于事故风险实时预测的模型,并从实用性及预测精度方面对模型进行综合评价。结果表明:PET和MTTC均可用于交通冲突度量,针对PET的一元极值模型精度更高;相比于极大似然估计,贝叶斯估计在参数估计精度及适用性方面更具优势;混合Copula二元极值模型可更合理地刻画冲突与事故间关系,相比于单一Copula二元极值模型和一元极值模型,其具有更高的拟合优度,且外推事故的均方根误差及平均误差均分别降低了约10%与45%;构建的冲突次数和超阈值冲突比例预测模型具有较高精度,平均误差分别为0.10和-0.001;最终构建的预测模型,可利用加速车道长度、天气因素以及主线车辆数、平均速度和速度标准差5项因素对事故风险进行实时预测,且具有较高的预测精度。本文构建的二元极值模型和基于冲突的事故风险实时预测模型,进一步拓展了冲突建模的方法体系,可为该方向研究提供理论参考;此外,研究结果进一步验证了基于交通冲突开展事故风险分析的可行性,为交通安全评价领域提供了新思路,具有较强的工程应用价值。
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