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公路网交通事故影响建模与预测

程一一  
【摘要】:由于交通安全事关公路网能否正常运行,历来为交通管理者和参与者所重视。当事故发生后,不仅对事故参与者本身造成生命和财产损失,还会造成事故路段通行能力下降,进而造成更大的损失。通过对事故发生后产生的时空影响及时预测,可以同时提升交通管理者和其他交通参与者对交通状况的把握,并及时采取相应的调整措施,从而削弱事故造成更大损失的可能性。因此,对交通事故影响范围进行预测是十分重要的工作。首先,梳理事故影响范围的文献。通过对现有的研究进行梳理,总结得到现有各预测模型的优缺点。由于预测模型在实际应用的过程中会面临复杂的现实情况,这就要求被设计的预测模型不仅具有准确性,还要有自适应性。综合以上内容,选择以KNN(K-nearest neighbor,K近邻)模型为基础开展自适应事故影响范围预测模型的搭建。其次,事故数据集的实地采集。通过对事故数据集进行预处理,分析得到事故各影响因素的分布和事故影响的时空概率分布。其中,前者可以指导事故的预防与现场处置等工作;后者得到持续时间和空间范围的分布,分别符合log-Laplace和half-Generalized normal分布。这都为后续模型的搭建做好了准备。然后,自适应事故影响范围预测模型的建立。通过分析事故影响范围预测模型的整体流程,得到自适应的设计要点。寻找KNN的改进空间,并针对性提出影响因素权重和预测权重两种权重以对其进行改进。影响因素权重可借助决策树模型(Decision Tree,DT)和聚类分析模型(Cluster Analysis,CA)计算;预测因素模型可借助距离(Distance,Dist)和概率分布(Probability,Prob)的方法进行计算。通过影响因素权重和预测权重的互相组合,可以得到4种新的预测模型,分别是DT-Dist-KNN、DT-Prob-KNN、CA-Dist-KNN和CA-Prob-KNN。完成模型的搭建后,为了评估各模型的预测性能,选取平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、平均百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)作为评价指标。最后,事故影响预测模型的实例验证。通过设计2个实验方案,带入实际事故数据,既成功验证了所设计的模型具有准确性和自适应性,又模拟了所设计的模型在实际情况下的应用。案例中的最优预测模型是DT-Dist-KNN,其在事故影响持续时间和空间范围预测上的误差分别稳定小于5min和20m。相较于基本KNN,其在持续时间和空间范围预测性能上的提升分别达到37.20%和90.11%。


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