[發明專利]一種山區高速公路事故多發路段識別方法

有效

• 申請號: 202111138520.5
• 申請日: 2021-09-27
• 公開（公告）號: CN113920723B
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 發明（設計）人: 王雪松;蔡博文;張琪
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06V10/762;G06V20/54;G06V30/19
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 趙志遠

1.一種山區高速公路事故多發路段識別方法，其特征在于，所述的事故多發路段識別方法包括：

步驟1：獲取山區高速公路相關數據；

步驟2：根據步驟1采集的數據，將山區高速公路劃分為同質路段；

步驟3：構建樣本數據集；

步驟4：針對山區高速公路事故總數構建負二項安全分析模型；

步驟5：計算安全可提高空間PSI；

步驟6：利用高斯混合聚類模型GMM對PSI高危路段進行聚類，獲得事故多發路段識別結果；

所述的步驟6具體為：

高斯混合聚類模型GMM由k個Gaussian分布組成，將每個Gaussian視為一個Component，高斯混合聚類模型GMM的概率密度函數為：

其中，π_k為每個Component被選中的概率；μ_k為均值向量；∑k為協方差矩陣；

所述的步驟6采用期望-最大化方法求解，具體為：

步驟6-1：估計數據由Component生成的概率；

對于每個數據X_i，它由第k個Component生成的概率為：

步驟6-2：根據概率值和最大似然估計找到參數；

假設步驟6-1中得到的γ(i,k)x_i是由Componentk生成的，集中考慮所有的數據點，即由Component生成了γ(i,k)x_i…γ(N,k)x_N；

由于每個Component都是一個標準的Gaussian分布，可求出最大似然所對應的參數值：

其中，并且π_k可估計為N_k/N；

步驟6-3：重復迭代步驟6-1和步驟6-2，直到似然函數的值收斂為止；

步驟6-4：采用AIC準則判別聚類個數的合理性；

AIC＝2k-2ln(L)

其中，k是模型參數個數，L是似然函數，最后選擇AIC最小的模型。

2.根據權利要求1所述的一種山區高速公路事故多發路段識別方法，其特征在于，所述的步驟1中山區高速公路相關數據包括：山區高速公路道路幾何數據、交通運行數據、天氣數據、路面抗滑性能數據及交通事故數據。

3.根據權利要求2所述的一種山區高速公路事故多發路段識別方法，其特征在于，所述的道路幾何數據包括道路橫斷面、縱斷面及平面幾何數據。

4.根據權利要求3所述的一種山區高速公路事故多發路段識別方法，其特征在于，所述的步驟2具體為：

根據步驟1獲取的道路橫斷面、縱斷面及平面幾何數據，將山區高速公路劃分為若干個同質路段，每個同質路段內道路橫斷面、縱斷面及平面幾何數據一致。

5.根據權利要求1所述的一種山區高速公路事故多發路段識別方法，其特征在于，所述的步驟3具體為：

提取各同質路段的道路幾何設計變量、交通運行變量、天氣變量、路面抗滑性能變量及事故總數，構建交通安全分析的樣本數據集。

6.根據權利要求1所述的一種山區高速公路事故多發路段識別方法，其特征在于，所述的步驟4具體為：

假設路段交通事故數服從負二項分布，即

模型方程為：

log(θ)＝β₀+β₁X₁+…+β_nX_n

其中i為該山區高速公路上從1開始的同質路段編號；為路段i的事故預測值；變量X_i為影響交通事故的因素；β_n為變量對應的系數；α為負二項模型的離散系數。

7.根據權利要求1所述的一種山區高速公路事故多發路段識別方法，其特征在于，所述的步驟5具體為：

安全可提高空間以事故預測期望值與同類路段平均期望值的差值作為安全指標，判定路段安全性，計算方法為：

PSI＝E[r|x]-E[r]

其中，E[r|x]為預測的路段事故數；E[r]為同類型路段的事故期望值，通過負二項安全分析模型得到；

將樣本數據集中的數據代入計算公式，計算安全可提高空間，并進行降序排列，獲得高危路段。