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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明涉及一种基于中观层面的城郊主干道事故预测方法及存储介质，该方法包括以下步骤：步骤1：获取道路上所有路段及交叉口的几何设计、交通运行及事故数据；步骤2：沿道路方向，将道路划分为中观分析单元；步骤3：确定主干道横向影响区范围；步骤4：构建中观安全分析样本数据集；步骤5：建立泊松对数正态条件自回归模型；步骤6：模型预测精度对比与分析。与现有技术相比，本发明具有预测精度高等优点。

主权项：1.一种基于中观层面的城郊主干道事故预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：获取道路上所有路段及交叉口的几何设计、交通运行及事故数据；步骤2：沿道路方向，将道路划分为中观分析单元；步骤3：确定主干道横向影响区范围；步骤4：构建中观安全分析样本数据集；步骤5：建立泊松对数正态条件自回归模型；步骤6：模型预测精度对比与分析；所述的步骤2具体为：根据交通事故空间分布情况，以交叉口为主体，合并两侧路段，将道路划分为基本中观分析单元；根据相邻道路几何设计中的横断面参数、交通运行特征，以及事故分布的同质性，将基本中观分析单元合并，分布形成组合中观分析单元；所述的步骤3具体为：在主干道两侧，根据城镇化用地占比的变化特征来确定主干道横向影响区范围；提取所述影响区内的路网特征，采用介度中心度量化路网的集聚性，将路网划分为方格、不规则方格、混合型、树枝型四种路网形态；所述的步骤5具体为：步骤5.1：针对总事故数构建泊松对数正态条件自回归模型；假设路段交通事故数服从泊松分布：yij～Poissonλij，泊松对数正态条件自回归模型方程为：其中，i是每条主干道上分析单元的编号，j主干道编号，yij是给定中观分析单元的事故总数，λij是yij的期望值，Xij是所有分析单元的解释变量，β是回归系数，θij是随机效应项，是条件自回归效应；步骤5.2：使用全贝叶斯方法估计交通安全分析模型参数，首先为参数设置一个特定的先验分布，再与观测数据结合得出后验分布，并通过马尔科夫链蒙特卡洛完成参数估计；理论框架为其中，y为已发生的事故数，Ly|θ为似然函数，πθ为先验分布，πθ|y为在给定y条件下θ的后验分布，即事故期望数，∫Ly|θπθdθ为观测数据的边缘概率分布；所述的步骤6具体为：标准绝对残差SAD反映了各路段事故预测精度，平均标准绝对残差MSAD表征了整体事故预测的精确性；SAD和MSAD是用以比较不同模型预测结果的两个重要指标，其定义分别如下：其中，为路段实际事故数，为基于模型估计得到的路段事故数，SDyo为所有样本实际发生事故数的标准差，n为样本量，SAD值和MSAD值越小，预测方法对事故的预测越精确。

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