文件名称：恶劣天气下高速公路实时事故风险预测模型 (2013年)
文件大小：1.83MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-15 01:52:42
工程技术 论文
先提取了美国加州I-880N高速公路上一段长为23 km路段的实时交通流数据、事故数据和气象数据。然后采用Logistic模型建立了基于交通流数据和气象数据的事故风险预测模型。研究结果表明:天气条件对事故风险有显著影响,在雨天和雾天的比值比(Odds ratios) 分别为6.4和4.4时,事故风险性分别提高了5.4和3.4倍。最后建立了不含天气参数的事故风险预测模型,结果表明:含有天气参数的实时事故风险模型预测精度为71 .7% ,不含天气参数的模型预测精度为66 .5% ,表明天气条件可以显著提高实时