【摘 要】
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现有的高速公路实时事故预测模型对高速公路信息化采集设备的布设密度和采集的数据粒度要求很高,在低信息化的高速公路管理工作上难以得到应用.结合国内高速公路信息化现状,
【机 构】
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同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
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现有的高速公路实时事故预测模型对高速公路信息化采集设备的布设密度和采集的数据粒度要求很高,在低信息化的高速公路管理工作上难以得到应用.结合国内高速公路信息化现状,使用单个检测器所采集的数据,对髙速公路追尾事故实时风险进行研究.基于江苏省扬州市启扬髙速公路上布设的超声波交通流检测器所采集的交通流数据,采用配对案例对照方法和二元逻辑回归,建立了双车道高速公路追尾事故实时预测模型.对事故前5-20 m in的交通流数据分别构建流量时空矩阵、速度时空矩阵、平均车头间距时空矩阵,通过引人矩阵特征值简化建模过程并避免
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