基于广义线性模型的高速公路事故预测能力对比研究

孟祥海; 刘振博; 温程

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基于广义线性模型的高速公路事故预测能力对比研究

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为了寻求能够高效拟合事故数据的模型,提高高速公路交通事故预测的能力,以广东省京珠、粤赣以及开阳高速为研究对象,收集整理了共4657起交通事故及相关影响因素数据,通过路段划分得到5573个交通事故建模样本.基于系统聚类及四分位数法,筛选交通事故数据中的异常值,剔除了建模样本中的离群样本;基于方差膨胀因子法,对模型的解释变量进行共线性诊断,对存在共线性问题的解释变量进行了处理.分别对负二项(NB)、零膨胀负二项(ZINB)及Tobit模型进行变量筛选,分别确定了16,24,16个解释变量;基于模型变量筛选结果,利用交通事故数据样本,完成了NB,ZINB及Tobit模型的建模.分析对比了NB,ZINB及Tobit模型的拟合效果及预测能力,结果显示,在模型的事故预测能力方面,当交通事故数据中存在大量零值,NB,ZINB及Tobit模型经过K折交叉检验计算得出的PRESS值分别为2185,2239,4442,表明Tobit模型预测能力最优,ZINB模型其次,NB模型再次.

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来源
《交通信息与安全》 |2020年第2期|1-836|共9页
作者
孟祥海; 刘振博; 温程;
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作者单位

哈尔滨工业大学交通科学与工程学院哈尔滨 150090;

四川省国土空间规划研究院成都 610084;

哈尔滨工业大学交通科学与工程学院哈尔滨 150090;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类交通事故处理、分析与统计;
关键词
交通安全; 高速公路; 事故预测模型; 零膨胀负二项回归; Tobit回归;

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