城市快速路交通事故風險預測建模方法研究

《城市快速路交通事故風險預測建模方法研究》是依託同濟大學，由余榮傑擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：城市快速路交通事故風險預測建模方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：余榮傑
• 依託單位：同濟大學

中文摘要

城市快速路是城市道路系統的主動脈，由交通事故引起的偶發性擁堵對城市快速路的通行能力影響極大，採用主動式交通管理系統對事故風險進行預判進而提高快速路安全水平意義重大。主動式交通管理系統有賴於可靠的事故風險預測模型，以獲取事故形成機理，並對事故風險進行實時預測。城市快速路的事故風險預測研究一直是交通安全分析的熱點之一，但由於城市快速路交通安全分析數據的結構較為複雜，也是安全研究的難點。既有事故風險預測模型大多基於事故形成機理均一性、事故之間獨立性的假定而建立，易造成預估參數的偏誤。本研究基於先進的貝葉斯框架，針對城市快速路交通安全分析數據結構的複雜特徵，著重分析事故形成機理的異質性、事故數據的空間相關性以及時空綜合特性三類突出問題，系統研究事故風險預測的建模方法。並在此基礎上分析常態事故的形成機理，基於多維度指標對模型的適用性進行評價，為主動式交通管理系統的引進打下有益的基礎。

結題摘要

快速路是城市交通系統的主動脈，有著大容量、高限速的特點；近年來城市快速路交通事故頻發且對交通運行影響大。本項目圍繞城市快速路交通事故風險預測的建模方法開展研究，旨在融合交通流數據和事故數據，分析事故影響因素、揭示形成機理，並建立實時事故風險預測方法。 交通事故具有小機率、多影響因素的特性；既有交通事故風險預測模型依賴的事故影響因素均一性的假定無法成立。本項目針對交通事故形成機理的異質性、事故空間相關性及時空綜合特性進行分析，並採用高階貝葉斯推斷模型、混合模型及深度學習模型開展針對性的建模方法研究。最後，面向交通事故風險預測模型實際套用，開展了基於上海市城市快速路數據的實證研究；對模型在主動交通管理系統中的風險預警閾值、模型線上更新等適用性問題進行了探索。 經研究分析，城市快速路的交通事故形成機理具有異質性，不同類別事故其交通流影響因素差異大；本項目針對異質性提出了半參數貝葉斯推斷模型和隨機參數模型從事故發生時間、事故發生氣象環境等角度對其事故影響因素的差異性進行分析。在空間相關性方面，研究首先採用潛類別模型對交通事故數據集由車道數、匝道組合類型、輔助車道長度等幾何設計特徵造成的相關性進行了分析；並基於隨機效應Logit模型構建了考慮事故空間相關性的風險預測模型。在時空綜合特性方面，通過構建交通運行特徵時空數據矩陣，採用深度學習的方法同時分析事故在同一時間段內運行特徵的相關性和空間相鄰事故受類似線形特徵的影響；分析結果表明考慮時空綜合特性的模型事故預測準確性顯著提升。 本項目針對交通安全分析數據的異質性、空間相關性等建立了交通事故風險預測模型，在傳統分析方法的基礎上通過引入高階模型結構、貝葉斯推斷方法和深度學習框架有效提升了事故風險的預測精度，在模型套用方面建立了風險預警閾值、模型線上更新機制。項目成果既揭示了事故形成機理與影響因素，並為主動交通管理系統的研發套用提供了理論和技術支撐。