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基于条件自回归模型的城市宏观安全分析
引用本文:王雪松,宋洋.基于条件自回归模型的城市宏观安全分析[J].同济大学学报(自然科学版),2014,42(8):1176-1180.
作者姓名:王雪松  宋洋
作者单位:同济大学交通运输工程学院
基金项目:国家自然科学基金项目(51008230);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0387);中央高校基本科研业务费专项资金(1600219176)
摘    要:基于上海市外环以内263个交通分析小区的事故、道路、交通、土地利用数据,在交通分析小区层面建立贝叶斯负二项条件自回归模型,分析事故在交通分析小区层面的显著影响因素.结果表明,主、次干道长度的增加会显著增加交通分析小区内的事故数量;道路网密度、交叉口数量与小区事故数具有显著正相关性;随着客车产生量的增加,事故数量增加;土地利用强度高,相应的事故数量增多.

关 键 词:宏观安全分析  交通分析小区  贝叶斯估计  条件自回归模型  安全影响因素
收稿时间:2013/10/9 0:00:00
修稿时间:5/9/2014 12:00:00 AM

Macro level Safety Analysis in Urban Using Conditional Autoregressive Model
WANG Xuesong and SONG Yang.Macro level Safety Analysis in Urban Using Conditional Autoregressive Model[J].Journal of Tongji University(Natural Science),2014,42(8):1176-1180.
Authors:WANG Xuesong and SONG Yang
Institution:School of Transportation Engineering, Tongji University
Abstract:This study collected crash data, roadway features, traffic characteristics and land use data in 263 Traffic Analysis Zones (TAZ) within the Outer Ring in Shanghai. TAZ-level Bayesian Negative Binomial Conditional Autoregression model was established. Modeling results showed that the frequency of total crashes in each TAZ can increase with longer arterials and minor arterials; the number of intersections and road density was positively correlated with crashes; more crashes occurred with more car production and higher land development intensity.
Keywords:macro level safety analysis  traffic analysis zone  Bayesian estimation  conditional autoregressive model  risk factor
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