高速公路实时事故风险研判模型及可移植性

通过G15沈海高速公路南通段上布设的高清卡口过车数据对路段上发生的实时事故风险进行研究.采用配对案例对照方法,结合基于随机森林的参数选取方法对3个子路段上的事故分别建立了支持向量机模型.结果表明,基于高清卡口采集的高分辨率过车数据构建的支持向量机模型相对既有研究中的模型而言其性能较优;对3个子路段分别构建的支持向量机模型进行可移植性分析发现各支持向量机模型均具有一定的可移植性,经过参数重新标定后可直接应用至邻近道路对其实时事故风险状态进行研判,并有着相对较高的预测精度.     

基于支持向量机的高速公路实时事故风险研判

采用G60高速公路(上海段)上布设的单组线圈检测器检测的车道级交通流数据对该路段上发生追尾事故可能性进行研究.通过配对案例对照的方法,分别对事故前5~10min,10~15min和15~20min的交通流数据建立了追尾事故实时预测支持向量机模型.结论表明基于事故前5~10min的交通流数据构建的支持向量机分类器能够有效的对事故进行实时预测,总体事故预测精度为84.85%,误报率为0.33%,该支持向量机分类器具有较高的实用价值,同时也表明了基于单流量检测器的交通流数据对事故进行实时预测的可靠性.