基于线形指标的山岭重丘区高速公路事故预测模型

发布时间：2018-03-07 21:19

  本文选题：交通工程　切入点：事故预测模型　出处：《公路交通科技》2014年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：依据我国山岭重丘区高速公路几何线形和交通事故数据,建立了基于交通流量和几何线形指标的高速公路基本路段事故预测模型。首先,基于几何线形条件对基本路段进行了划分,确定了路段单元。其次,分析并确定了理想线形条件的范围,建立了理想线形条件下的基本事故率预测模型。再次,应用BP神经网络与敏感性分析相结合的方法,确定出了对事故发生有突出影响的道路纵坡、平曲线半径和直线段长度3个线形指标,并确定了上述线形指标的事故率修正系数。依据基本事故率预测模型及事故率修正系数即可进行事故预测。模型验证结果表明:该模型能够对路段单元进行事故预测,事故总体预测值与实际值的相对误差在-5.85%~-7.87%之间。
[Abstract]:Based on the geometric alignment and traffic accident data of expressway in mountainous and heavy hill area of China, a traffic flow and geometric line index model of expressway basic section accident prediction is established. The basic road sections are divided based on geometric linear conditions, and the section units are determined. Secondly, the range of ideal linear conditions is analyzed and determined, and the prediction model of basic accident rate under ideal linear conditions is established. By using the method of BP neural network and sensitivity analysis, three linear indexes of road longitudinal slope, radius of plane curve and length of straight line are determined. The accident rate correction coefficient of the above linear index is determined. According to the basic accident rate prediction model and the accident rate correction coefficient, the accident prediction can be carried out. The relative error between the total prediction value and the actual value of accident is between -5.85% and 7.87%.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学交通科学与工程学院;
【基金】：广东省交通运输厅科技项目(2012-2013)
【分类号】：U491.31

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本文编号：1580997