基于分位數(shù)回歸的高速公路交通事故預(yù)測.pdf

1、由于近年來高速公路里程與交通量的迅速增長，交通事故明顯增加，給人民的生命財(cái)產(chǎn)造成了嚴(yán)重危害。因此，對(duì)交通事故進(jìn)行深入分析，預(yù)測交通事故的發(fā)展趨勢，對(duì)于道路交通安全評(píng)價(jià)、規(guī)劃以及決策具有重要意義?；诖四康模疚奶岢隽嘶诜治粩?shù)回歸的高速公路交通事故預(yù)測方法。
　　由于國內(nèi)在交通安全方面的研究起步較晚，在交通事故預(yù)測方法的研究上，特別是在回歸模型方法上，無論是研究對(duì)象的深度和廣度都與國外存在一定的差距，有待于進(jìn)一步深化研究。本文首先

2、，對(duì)交通事故數(shù)據(jù)常見特征（偏大離差、偏小離差、低樣本均值和小樣本量）以及可能存在的問題（未記錄、時(shí)變性變量、內(nèi)生變量、遺漏變量）進(jìn)行分析和考慮，結(jié)合回歸模型法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、時(shí)間序列法、灰色預(yù)測法的基本原理以及優(yōu)缺點(diǎn)，確定了本文對(duì)比的事故預(yù)測方法。然后，從道路環(huán)境因素角度，詳細(xì)調(diào)研了道路線形（平面線形、縱斷面線形和平縱線形組合）、特殊路段（橋梁、隧道）和交通環(huán)境（交通量、交通組成、車速）對(duì)交通安全的影響，以此確定本文事故預(yù)測時(shí)的變量。最后

3、，將普通分位數(shù)回歸擴(kuò)展到事故數(shù)據(jù)的應(yīng)用上，用分位數(shù)回歸的兩個(gè)指標(biāo)（邊際效應(yīng)和靈敏度）解釋變量，并基于分位數(shù)回歸的一系列參數(shù)估計(jì)，提出了本文交通事故的預(yù)測方法:歷史數(shù)據(jù)法和概率法，與負(fù)二項(xiàng)回歸法進(jìn)行對(duì)比。
　　實(shí)際案例證明了分位數(shù)回歸在交通事故預(yù)測上的優(yōu)越性。在分析過程中，分位數(shù)回歸給出了任意分位點(diǎn)下的參數(shù)估計(jì)、邊際效應(yīng)和靈敏度，相比負(fù)二項(xiàng)回歸的一組估計(jì)更加全面;在事故預(yù)測上，歷史數(shù)據(jù)法準(zhǔn)確度高達(dá)74％，均方根誤差為0.618。基于