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第24卷第4期安全与环境学报Vol.24No.4
2024年4月JournalofSafetyandEnvironmentApr.,2024
文章编号:1009-6094(2024)04-1515-08中在影响因素分析,主要从已发生事故中分析引发
[2]
事故的原因,如马壮林等采用有序Logit、广义
不同等级农村公路交通
Logit和Logistic模型建立了交通事故严重程度模
事故严重程度预测研究∗型,并对不同模型的应用情况进行了分析和总结。
[3]
1,2,3112014年,Zeng等首次提出一种凸组合(Convex
张开冉,阚丁萍,陈多多
Combination)算法以用于快速稳定地训练神经网络,
(1西南交通大学交通运输与物流学院,成都611756;并利用一种用于函数逼近的神经网络剪枝(Neural
2西南交通大学综合交通运输智能化国家
NetworkPruningforFunctionApproximation,N2PFA)
地方联合工程实验室,成都611756;
算法来优化网络结构,进而探究双车碰撞中严重事
3西南交通大学综合交通大数据应用技术
[4]
故的致因。2020年,杨慧敏等为探究影响安徽省
国家工程实验室,成都611756)
农村公路单车事故严重度的主要因素,采用二元
摘要:为准确分析各因素及其组合对农村公路发生严重交Logistic回归模型构建了事故严重度模型。赵丹
[5]
通事故的影响,将道路类型、路侧防护设施、时间段、天气状等为降低农村公路交叉口事故风险,构建了考虑
况、事故位置等11个因素作为自变量,事故严重程度作为因事故形态和事故严重程度内在关联的双变量Probit
变量,采用改进的Apriori关联算法,找出各影响因素间的内[6]
模型。2021年,何雅琴等首次采用聚类压缩、共
在联系,并求解得到关键因素的组合。然后,分别构建随机线检验以及预测力分析方法获取了自变量因素,并
森林、梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,通过建立累积Logistic模型研究了行人交通事故严
GBDT)、极端梯度提升(eXtremeGradientBoosting,XGBoost)[7]
重程度的影响因素。2022年,张
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