[發明專利]一種基于正態分布理論的交通沖突預測模型建立的方法

在審

• 申請號: 201911144855.0
• 申請日: 2019-11-21
• 公開（公告）號: CN110930700A
• 公開（公告）日: 2020-03-27
• 發明（設計）人: 沈強儒;毛志敏;朱翊晗;劉汶杰;陳哲;趙鵬飛;陳澤煜
• 申請（專利權）人: 南通大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 許潔

1.一種基于正態分布理論的交通沖突預測模型建立的方法，適用于預測若干個信號交叉口交通沖突頻率和平均每小時沖突的數據集，其特征在于：包括如下步驟：步驟一、設立基于沖突的負二項式安全性能函數；步驟二、建立模型。

2.根據權利要求1所述的基于正態分布理論的交通沖突預測模型建立的方法，其特征在于：所述的步驟一、基于沖突的負二項式安全性能函數的設立：

(1)Z_i表示站點I上的平均每小時沖突數(i＝12,3....,n)，假設n個站點的平均每小時沖突是獨立的，則：

ln(Z_i)＝ln(θ_i)+ε_i,ε_i～N(0,σ²), (1)

其中，H_1i和H_2i表示主要和次要通道的觀測平均每小時交通量；PHV_i為輸入量乘積的平方根，PHV_i表示每小時的幾何平均值；α₀,α₁和β_i是模型參數，σ²代表站點之間沖突的變化；式(1)是一個將觀察到的沖突數Z_i與預測的沖突(危險因素)相關聯的測量誤差模型，考慮到平均每小時沖突數據通常是傾斜的，則等式中的對數呈正態分布；

(2)Y_i表示在現場發生的事故數量，假設n個地點的事故是獨立的，則：

Y_i～Poisson(λ_i). (3)

為了解決未觀測/未測量的道路的過度分散問題，假定：

λ_i～Gamma(k,k/μ_i), (4)

其中，k_j是逆色散參數，并由此給出了預測的事故數μ_i：

其中，γ₀和γ₁是模型參數，在方程中(3)和(4)的泊松-伽馬層次結構得到NB模型，其中Y_i的均值和方差由此給出：

Poisson-Gamma模型是模擬交通沖突的首選分布，式(5)中的安全性能函數表示預測的沖突與預測的事故數之間的一致映射(比例關系)。

3.根據權利要求2所述的基于正態分布理論的交通沖突預測模型建立的方法，其特征在于：所述的步驟二、模型的建立：

該模型是一個兩相模型，其中預測沖突的對數正態模型嵌套在NB安全性能函數中，用于預測交通沖突；利用統計軟件SAS9.1版來獲得模型參數的最大似然估計；用PROC,REG來估計對數正態預測沖突模型的參數α₀,α₁，β_i和σ²，而NB中預測交通沖突模型的參數γ₀，γ₁和K_j則用proc GENMOD估計；

評估擬合優度的兩種常用措施是尺度偏差SD和Pearson X²-statistic統計，將SD定義為似然比檢驗統計量，該統計量是所提出模型的對數似然比完全模型的兩倍，其中，每個交叉口都有自己的斜軸；由于在這種情況下，每個交點只有一個觀測值，所以整個模型的參數值與觀測值一樣多，因此飽和模型完全滿足數據要求，該模型具有給定數據下的最大對數似然性，為評估模型的擬合優度提供了基線，對于負二項誤差結構，尺度偏差SD如下：

Pearson X²-statistic統計為：

用p表示模型參數的個數，標度偏差和Pearson v2-統計量均為漸近v2-分布，且具有n-p自由度。