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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明涉及一种中观层面的主干道路网位阶差安全分析方法及装置，应用于交通安全管理与道路安全评估领域，其中方法包括：获取道路上所有路段及交叉口的几何设计数据、路网特征数据、交通运行数据及事故数据；沿道路方向，根据横断面设计特征，将道路划分为多个中观单元；计算道路位阶差；提取各中观单元的道路几何设计变量、路网特征变量、交通运行变量和总事故数，构建中观安全分析样本数据集；建立分层负二项条件自回归交通安全分析模型，确定特征变量与总事故数之间的映射关系，实现交通安全分析。与现有技术相比，本发明考虑了事故的空间分布特征、相邻路段和交叉口的相互影响和位阶差，分析结果更准确。

主权项：1.一种中观层面的主干道路网位阶差安全分析方法，其特征在于，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数据、路网特征数据、交通运行数据及事故数据；步骤2沿道路方向，根据横断面设计特征，将道路划分为多个中观单元；步骤3计算道路位阶差，量化中观单元的路网衔接特征；步骤4提取各中观单元的道路几何设计变量、路网特征变量、交通运行变量和总事故数，构建中观安全分析样本数据集，其中，所述路网特征变量包括道路位阶差；步骤5考虑同一主干道的中观单元的空间相关性以及分层数据结构，建立分层负二项条件自回归交通安全分析模型，以总事故数作为模型输出，几何设计变量、路网特征变量、交通运行变量作为模型输入，使用全贝叶斯方法估计交通安全分析模型的参数，确定输入量与输出量之间的映射关系；步骤6基于交通安全分析模型确定预测事故数，实现交通安全分析；所述路网特征变量还包括交叉口密度、交叉口间距标准差、交叉口间距变化；假设交通事故数服从负二项分布：yij＝Negbinθij，r，所述分层负二项条件自回归交通安全分析模型表示为： 其中，i是每条主干道上中观分析单元的编号，j是主干道编号，yij是给定中观分析单元的事故总数，θij是yij的期望值，r是负二项分布的过度离散系数，r～gamma0.01，0.01，和分别是中观单元层面和主干道层面所有解释变量的向量，是模型截距，βL1和βL2分别是中观单元层面和主干道层面解释变量的回归系数向量，是条件自回归效应，εL1和εL2分别是中观单元层面和主干道层面的随机效应；βL1、βL2为待估计的参数；所述使用全贝叶斯方法估计交通安全分析模型的参数具体为：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法完成参数估计，理论框架表示为： 其中，y为已发生的事故数，为事故数期望，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，∫Ly|θπθdθ为观测数据的边缘概率分布。

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