道路交通事故微观预测方法研究

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道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容,它分为宏观预测和微观预测两个方面,微观预测主要包括对路段和交叉口事故指标的预测,它具有更重要的意义。一旦预测出某个路段或交叉口出现的异常事故数,则可通过安全改善措施来减少事故的发生次数,并可再次预测改善后的效果,这对于有效减少交通事故、为道路交通安全改善提供理论指导以及合理制定交通安全管理措施都将起到积极的辅助作用。本文在分析路段和交叉口事故影响因素和发生规律的基础上,探讨适合我国国情的事故微观预测方法,为制定针对性防范措施和交通法规提供参考依据。 论文从人、车辆、道路环境三方面分析了交通事故的成因,并从驾驶员信息处理过程的角度对交通事故形成机理进行了探讨,提出了事故致因生成模型。针对路段和交叉口事故不同的发生特征,从定性和定量角度研究了各个因素对事故发生的影响。然后对现有交通事故微观预测方法进行了全面的总结,明确了各种方法的优缺点和适用范围,在此基础上,探讨了现有预测方法的改善方向,提出了基于模糊神经网络的交通事故微观预测方法,并对网络结构和学习算法进行了分析。 最后以石河子的交通事故调查数据进行了实例分析,选择路段和交叉口事故影响因素作为输入变量,通过Matlab编程实现了模糊神经网络的算法,并与负二项回归模型、BP神经网络模型作出比较,证明了模糊神经网络模型的优越性。
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