[發明專利]一種基于交通分析小區的交通事故頻次預測方法

在審

• 申請號: 201710895380.3
• 申請日: 2017-09-28
• 公開（公告）號: CN107798418A
• 公開（公告）日: 2018-03-13
• 發明（設計）人: 徐鋮鋮;丁微;劉攀
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G08G1/01
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙)32204
• 代理人: 孟紅梅

1.一種基于交通分析小區的交通事故頻次預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)收集研究范圍內各交通分析小區的參數信息，所述參數信息包括歷史事故數據與解釋變量數據；

(2)使用地理信息系統軟件將所述參數信息標識到對應的交通分析小區；

(3)采用地理加權回歸模型設定交通分析小區事故頻次和解釋變量之間的關系；

(4)設置解釋變量前參數的矩陣形式，并確定參數估計過程中的權重函數；

(5)基于地理加權回歸模型進行參數估計，得出每個解釋變量前的參數在不同交通分析小區的估計值以及解釋變量的顯著性水平；

(6)將各交通小區內顯著變量的數據值輸入到標定的模型中，對各交通分析小區的交通事故頻次進行預測并計算殘差；

(7)檢驗各交通分析小區的事故預測值的殘差是否具有空間相關性，若無空間相關性，則標定的事故預測模型具有有效性；如果具有空間相關性，則從模型中剔除空間相關性檢驗顯著的變量，然后從步驟(5)開始重復，直至殘差不具有空間相關性，基于得到的有效模型進行交通事故頻次預測。

2.根據權利要求1所述的一種基于交通分析小區的交通事故頻次預測方法，其特征在于，所述解釋變量數據包括交通分析小區的土地利用、社會經濟、道路設施以及交通運行特征數據。

3.根據權利要求1所述的一種基于交通分析小區的交通事故頻次預測方法，其特征在于，所述地理加權回歸模型為：

ln(λi)=β0(ui,vi)+Σj=1Jβj(ui,vi)xij+ϵi]]>

其中，λ_i為第i個交通分析小區事故頻數的期望值；(u_i,v_i)為第i個交通分析小區質心的二維坐標；β₀(u_i,v_i)為截距；β_j(u_i,v_i)為第i個交通分析小區的第j個解釋變量x_ij的回歸參數，該參數隨交通分析小區發生變化；J為解釋變量的個數；ε_i為誤差項。