恶劣天气下高速公路实时事故风险预测模型.pdfVIP

第43卷第1期 吉林大学学报(工学版) V01．43＼∽l 2013年1月 of JournalJilin and 3 University(EngineeringEdition) Jan．20l Technology 恶劣天气下高速公路实时事故风险预测模型 徐铖铖，刘 攀，王 炜，李志斌 (东南大学交通学院，南京210096) 摘 要：先提取了美国加州1-880N高速公路上一段长为23km路段的实时交通流数据、事故 数据和气象数据。然后采用Logistic模型建立了基于交通流数据和气象数据的事故风险预测 ratios) 模型。研究结果表明：天气条件对事故风险有显著影响，在雨天和雾天的比值比(Odds 分别为6．4和4．4时，事故风险性分别提高了5．4和3．4倍。最后建立了不含天气参数的事 故风险预测模型，结果表明：含有天气参数的实时事故风险模型预测精度为71．7％，不含天气 参数的模型预测精度为66．5％，表明天气条件可以显著提高实时事故风险模型的预测精度。 关键词：交通运输安全工程；高速公路；恶劣天气；实时事故风险；Logistic回归模型 中图分类号：U491．31 文献标志码：A 文章编号：1671—5497(2013)01—0068—06 Realtime crashrisk modelon under weatherconditions prediction freewaysnasty XU Pan，WANGWei，LIZhibin Cheng—cheng，LIU (School o厂Transportation，．gouthea,st210096，China) University．Nanjing Abstract：Thereal—timetrafficflow data，crashdata，crashdataandweather conditiondatawere extractedandcollectedfroma23～km of I一880Ninthe segment stateofCaliforniaofthc freeway UnitedStates．Areal—timecrash risk modelon wasbuih prediction freeways basedOnthetrafficflow dataandweatherdata the using model．Thedata resultsshowedthat Logisticregression analysis the weather conditionvariableshad onthelikelihoodofcrash