[發明專利]高速公路出口匝道區域環境要素對事故嚴重程度估計方法

在審

• 申請號: 202011208416.4
• 申請日: 2020-11-03
• 公開（公告）號: CN112349098A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 俞競偉;黃開林;史榮珍
• 申請（專利權）人: 南京信息職業技術學院
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/26;G06N5/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

1.一種高速公路出口匝道區域環境要素對事故嚴重程度估計方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)預先獲取高速公路出口匝道區域事故數據；

(2)建立高速公路出口匝道區域事故樣本數據集，并選取環境要素作為自變量；

(3)將步驟(2)所整理的數據按照事故嚴重程度劃分為若干個等級，劃分準則按照無受傷到死亡的受傷嚴重程度排序；

(4)構造決策樹的數據結構，建立基于決策樹的高速公路出口匝道區域事故嚴重程度預測模型，并對模型進行訓練；

(5)使用敏感度分析自變量與事故嚴重程度之間的相關性，預測高速公路出口匝道環境要素對事故嚴重程度非線性影響，揭示自變量對事故嚴重程度的影響；

(6)評價基于決策樹預測模型的高速公路出口匝道區域環境因素對事故嚴重程度的非線性影響：按步驟(5)計算所有自變量的敏感度分析評價指標，比較高速公路出口匝道區域環境要素對事故嚴重程度的影響大小。

2.根據權利要求1所述的基于高速公路出口匝道區域環境要素對事故嚴重程度估計方法，其特征在于，步驟(2)所述的環境要素包括出口匝道類型、主線車道數、出口匝道車道數、減速車道長度、匝道總長度、路面類型、路表情況、肩型、肩寬、主線后速限制、主線和出口匝道之間的速度限制差異、照明情況、天氣情況、土地使用類型、主線平均日交通量、出口匝道平均日交通量、有無涉及酒駕、毒駕以及事故類型。

3.根據權利要求1所述的基于高速公路出口匝道區域環境要素對事故嚴重程度估計方法，其特征在于，所述步驟(2)包括以下步驟：

(21)從高速公路出口匝道區域交通事故數據樣本中選取環境要素作為自變量，要素涵蓋的內容應包括事故區域的幾何特征、氣象條件、照明條件、交通流特征；

(22)對步驟(1)采集的事故數據進行規范化處理，對事故數據進行線性轉換，采用極小-極大規范化，將結果映射到[0,1]，計算公式如下：

(23)根據所需自變量的特征對數據進行整合與篩選，選擇滿足要求的完整事故樣本建立事故樣本數據庫。

4.根據權利要求1所述的基于高速公路出口匝道區域環境要素對事故嚴重程度估計方法，其特征在于，所述步驟(4)包括以下步驟：

(41)在決策樹中使用類似流程圖的結構進行分類，每個內部節點代表對自變量的測試，每個分支代表測試的結果，每個葉節點代表一個類標簽，從根到葉的路徑表示分類規則；

(42)對于事故嚴重程度預測模型，決策樹中的每個節點代表一個事故嚴重程度預測因子，每個分支代表該預測因子的特征的一個狀態，樹葉表示預期的事故嚴重性，其取決于事故樣本集中提供的自變量及事故嚴重程度信息；

(43)當獲得測試數據集中新的事故樣本時，通過使用劃分特征值遵循樹中從根到葉的路徑來做出關于事故嚴重程度的預測。

5.根據權利要求1所述的基于高速公路出口匝道區域環境要素對事故嚴重程度估計方法，其特征在于，所述步驟(5)包括以下步驟：

(51)采用逐項替代法逐個改變選取的自變量，即只在其中一個自變量上手動執行小擾動，固定其他自變量不變，對離散型自變量，如二元和多元變量計算所有不同值下敏感度分析指標的變化；對連續型自變量，保持其他自變量固定不變，將該自變量設置為最小值，然后對該自變量每次增加10％直至最大值，計算敏感度分析指標的變化；

(52)敏感度分析指標采用輸出結果的擬合線的斜率和擬合線的非二元離散變量R²來衡量，將斜率視為自變量的平均可變影響，以預測結果的直線擬合線的非二元離散變量R²探索自變量對預測結果的非線性影響：

直線的斜率通過最小二乘法確定，使用事故樣本數據來提供斜率值，該斜率值計算公式如下：

其中，x_i為第i個觀測事故的自變量的值；y_i為第i個觀測事故樣本的因變量的值；為自變量的平均值；為因變量的平均值；N為總的事故數據樣本量；

如果自變量對事故嚴重程度影響為正相關，則自變量值越大，交通事故越多，反之亦然；可變影響值越大，即斜率越大，對碰撞嚴重程度的影響就越大；

直線擬合線的非二元離散變量R²按以下公式計算:

其中，為第i個觀測樣本的因變量的加權平均值；R²衡量輸入不同可變變量條件下輸出是否線性變化，R²越大，變量的線性變化越接近，說明自變量對事故嚴重程度的影響的非線性越大。