本文關(guān)鍵詞：高速公路交通事故模糊邏輯預(yù)測模型改進(jìn)研究　出處：《交通信息與安全》2016年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：以AADT、路段長度、車道數(shù)、大型車比例和地形條件作為模型輸入變量,以每公里事故數(shù)作為模型輸出變量,結(jié)合遼寧省高速公路數(shù)據(jù)構(gòu)建基本的交通事故模糊邏輯預(yù)測模型�？紤]到模糊集合結(jié)構(gòu)和模糊控制規(guī)則對預(yù)測結(jié)果可能產(chǎn)生的影響,提出調(diào)整模糊集合和融入先驗知識構(gòu)建規(guī)則庫的模型改進(jìn)方法。以粵贛高速和開陽高速為案例,分析了基本模型與改進(jìn)模型的可移植性。最后,應(yīng)用同樣的數(shù)據(jù)構(gòu)建了負(fù)二項分布事故預(yù)測模型,并與模糊邏輯預(yù)測模型進(jìn)行了對比分析。研究結(jié)果表明,縱向比較,模糊集合細(xì)化一定程度提高模型預(yù)測精度,細(xì)分模型相較于基本模型,總體平均相對誤差減少8.3%,模型優(yōu)度提高0.357;橫向比較,融入先驗知識構(gòu)建模糊規(guī)則庫能一定程度提高模型預(yù)測精度,基本先驗?zāi)Ｐ拖噍^于基本模型,總體平均相對誤差減少1.9%,模型優(yōu)度提高0.164。融入先驗知識后模型的可移植性增強(qiáng),平均預(yù)測精度高于基本模型,相對誤差大于0.5的樣本數(shù)減少3.8%,總體誤差減少3.4%,總體平均相對誤差減少4.1%,模型優(yōu)度提高0.385;但細(xì)化集合的模型可移植性較低,與粗分和基本模型相比各個指標(biāo)值均不同程度變差;而模糊邏輯事故預(yù)測模型與負(fù)二項分布事故預(yù)測模型在預(yù)測精度和可移植性方面均無顯著差異。
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：遼寧省交通廳科技項目(201306) 廣東省交通運(yùn)輸廳科技項目(2012-2013)資助
【分類號】：U491.31
【正文快照】： !引言交通安全問題已經(jīng)成為高速公路運(yùn)營與管理中的重點問題之一。交通事故預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性對于掌握高速公路交通事故的發(fā)展規(guī)律、提高高速公路交通安全管理水平具有重要意義。交通事故預(yù)測方法一般可分為參數(shù)化預(yù)測方法與非參數(shù)化預(yù)測方法。研究較多的參數(shù)化預(yù)測方法有回歸

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本文編號：1314052