高速公路交通事故模糊逻辑预测模型改进研究

发布时间：2017-12-21 01:01

  本文关键词：高速公路交通事故模糊逻辑预测模型改进研究　出处：《交通信息与安全》2016年05期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 交通工程 事故预测模型 模糊逻辑 高速公路 可移植性 负二项分布

【摘要】：以AADT、路段长度、车道数、大型车比例和地形条件作为模型输入变量,以每公里事故数作为模型输出变量,结合辽宁省高速公路数据构建基本的交通事故模糊逻辑预测模型。考虑到模糊集合结构和模糊控制规则对预测结果可能产生的影响,提出调整模糊集合和融入先验知识构建规则库的模型改进方法。以粤赣高速和开阳高速为案例,分析了基本模型与改进模型的可移植性。最后,应用同样的数据构建了负二项分布事故预测模型,并与模糊逻辑预测模型进行了对比分析。研究结果表明,纵向比较,模糊集合细化一定程度提高模型预测精度,细分模型相较于基本模型,总体平均相对误差减少8.3%,模型优度提高0.357;横向比较,融入先验知识构建模糊规则库能一定程度提高模型预测精度,基本先验模型相较于基本模型,总体平均相对误差减少1.9%,模型优度提高0.164。融入先验知识后模型的可移植性增强,平均预测精度高于基本模型,相对误差大于0.5的样本数减少3.8%,总体误差减少3.4%,总体平均相对误差减少4.1%,模型优度提高0.385;但细化集合的模型可移植性较低,与粗分和基本模型相比各个指标值均不同程度变差;而模糊逻辑事故预测模型与负二项分布事故预测模型在预测精度和可移植性方面均无显著差异。
【作者单位】： 哈尔滨工业大学交通科学与工程学院;
【基金】：辽宁省交通厅科技项目(201306) 广东省交通运输厅科技项目(2012-2013)资助
【分类号】：U491.31
【正文快照】： !引言交通安全问题已经成为高速公路运营与管理中的重点问题之一。交通事故预测结果的准确性对于掌握高速公路交通事故的发展规律、提高高速公路交通安全管理水平具有重要意义。交通事故预测方法一般可分为参数化预测方法与非参数化预测方法。研究较多的参数化预测方法有回归

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本文编号：1314052