【摘 要】
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为根据道路实时交通流运行状况针对性地制定安全管理方法,使用高速公路事故数据和实时交通流数据建立了事故风险评估与分析模型。采用匹配式病例-对照研究方法构建实验样本集,通过随机森林算法从构建的多个交通流变量中筛选出影响事故风险最重要的部分变量,以此建立支持向量机事故风险评估模型,并比较了不同核函数下模型的评估能力;同时为了探索不同病例-对照配对比对模型评估结果的影响,以不同的配对比构建了多个实验样本集进行实验。结果表明,模型能有效地根据实时交通流来评估道路事故风险;研究还发现,增大事故-非事故配对比能在一定程
【机 构】
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重庆交通大学交通运输学院,西南交通大学交通运输与物流学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61703064),重庆市科委社会民生类重点研发项目(cstc2018jscx-mszdX0112)。
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为根据道路实时交通流运行状况针对性地制定安全管理方法,使用高速公路事故数据和实时交通流数据建立了事故风险评估与分析模型。采用匹配式病例-对照研究方法构建实验样本集,通过随机森林算法从构建的多个交通流变量中筛选出影响事故风险最重要的部分变量,以此建立支持向量机事故风险评估模型,并比较了不同核函数下模型的评估能力;同时为了探索不同病例-对照配对比对模型评估结果的影响,以不同的配对比构建了多个实验样本集进行实验。结果表明,模型能有效地根据实时交通流来评估道路事故风险;研究还发现,增大事故-非事故配对比能在一定程
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