【摘 要】
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为了识别高速公路事故黑点,基于历史交通事故数据,建立贝叶斯时空交互模型,估计高速公路路段事故率和超常事故率。根据其后验期望序号对路段安全性进行排序,将排序靠前的一定
【机 构】
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华南理工大学土木与交通学院,华南理工大学经济与金融学院
【基金项目】
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政府间国际科技创新合作重点专项(2017YFE0134500),国家自然科学基金项目(71801095)资助
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为了识别高速公路事故黑点,基于历史交通事故数据,建立贝叶斯时空交互模型,估计高速公路路段事故率和超常事故率。根据其后验期望序号对路段安全性进行排序,将排序靠前的一定比例路段判定为事故黑点。利用该方法对广东开阳高速公路进行事故黑点判别,并与基于贝叶斯层级泊松模型的黑点判别结果进行对比。结果表明,时空交互模型和层级泊松模型的事故路段排序结果存在显著差异。以事故率为安全评价指标时,2个方法判别的事故黑点中有73%相同;以超常事故率为安全评价指标时,2个方法判别的事故黑点中仅有20%相同。这与类似研究的结论一致,
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