【摘 要】
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预防和减少交通事故已经成为我国城市交通可持续发展中的重要任务。目前我国的交通安全管理仍然停留在“事后补救”的“被动”管理模式,尽管政府和管理部门在法律、管理及宣传教育等方面已经采取了一系列措施,并取得了一定的成效,但是道路交通安全形势依然十分严峻。研究一种将交通安全从“事后补救”转为“事前预防”的交通安全风险管控方法,对于提升我国的道路交通安全十分重要。本论文从道路交通安全主动管理出发,选择交通违
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预防和减少交通事故已经成为我国城市交通可持续发展中的重要任务。目前我国的交通安全管理仍然停留在“事后补救”的“被动”管理模式,尽管政府和管理部门在法律、管理及宣传教育等方面已经采取了一系列措施,并取得了一定的成效,但是道路交通安全形势依然十分严峻。研究一种将交通安全从“事后补救”转为“事前预防”的交通安全风险管控方法,对于提升我国的道路交通安全十分重要。本论文从道路交通安全主动管理出发,选择交通违法事件作为交通安全风险的识别因子,从交通违法事件的特征研究、机理研究、应用研究三个方面,对道路交通安全风险进行了探索和研究。具体而言,主要研究了以下内容:（1）选择电子执法系统获取的交通违法数据,从时空维度分析交通违法事件的分布特征。针对传统时空分析方法的局限性,建立将时间维度纳入空间维度中联动分析的交通违法时空核密度估计模型,该模型结合二维空间核函数和一维时间核函数计算交通违法事件的时空核密度值。选择基于数据驱动的Plug-in方法作为时空核密度估计模型的最佳带宽选择器,并建立时空立方体模型获得最佳的3D可视化效果。（2）分析并预测交通违法事件的时空演化趋势。结合时空邻近度和时空权重矩阵建立基于交通违法事件的时空地理加权回归模型,模型分析了交通违法事件的时空异质性和时空依赖性。利用Getis-Ord Gi*模型计算交通违法点位的Z得分和P值,获得交通违法事件在不同点位的热点和冷点分类。进一步通过Mann-Kendall趋势测试方法预测各个违法点位在100个时间步长内的时空演化趋势。（3）量化交通违法事件和各类特征变量之间的影响关系。交通违法事件的影响因素可以归纳为时间因素、空间因素、交通因素和天气因素。采用二项Logit模型分析交通违法事件的影响因素,探究各类影响因素对交通违法事件发生概率的影响程度。建立混合多项Logit模型分析解释变量对“红灯压线”、“车辆违停”、“闯红灯”三类重点交通违法事件的影响程度。（4）深入挖掘交通违法和交通事故的内在关联。针对传统交通事故调查数据样本量小、主观性强等问题,选择从交通警情数据中获取更全面的交通事故信息。建立基于依存句法分析的交通事故信息提取方法,从交通警情数据中提取不同类型的交通事故特征数据。在时空约束条件下将交通事故数据和交通违法数据相匹配,使用FP-growth算法挖掘交通事故类型和交通违法类型之间的关联规则。（5）建立了连续数据环境下的道路安全风险预测模型,该模型基于改进随机森林算法,重点解决了传统随机森林模型在处理不平衡数据和特征变量选择方面的问题。以交通安全风险预测模型为核心,构建了一个集“监测”、“发现”、“解决”三位一体的道路交通安全风险管控框架,并提出了针对交通安全风险的防治对策,从而实现道路交通安全从面向事故的管理转变为面向风险的管理。本论文研究提出基于交通违法事件的道路安全分析方法可以更好的帮助研究人员挖掘交通违法数据的内在特征和规律,辅助管理人员提高道路交通安全管理水平和治理能力,具有十分重要的现实意义。
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