期刊论文

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中国公路学报

1001-7372

2022

35

8

331-340

10.3969/j.issn.1001-7372.2022.08.030

52102407:国家自然科学基金 51978082:国家自然科学基金 2021JJ30706:湖南省自然科学基金 CX20210744:湖南省研究生科研创新项目

本校为第一机构

为了准确判别事故多发段,有针对性地提出安全应对措施以提升道路交通的安全水平,针对零值缺失交通事故数据并考虑其异质性特点,在单零截尾负二项(ZTNB)模型的基础上建立有限混合零截尾事故预测模型(FMZTNB)。应用R软件对单零截尾负二项模型中的参数进行估计,采用马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)对FMZTNB预测模型参数进行求解,并采用Gelman-Rubin收敛统计量对抽样结果进行检查。选择事故风险水平分别为低、中和高的9个路段,分别用2种模型对交通事故次数进行预测。综合观测到的事故次数和相应的事故预测模型结果,采用经验贝叶斯方法对事故相对多发段进行判别。最后采用事故次数一致性检验、判别点段...

To accurately identify hotspots and propose safety countermeasures to improve the level of traffic safety,this paper proposes a finite-mixture zero-truncated negative binomial(FMZTNB) model structure based on a previously developed zero-truncated negative binomial(ZTNB) model,considering the heterogeneity of zero-truncated traffic accident data.The R software package and Markov chain Monte Carlo(MCMC) method were used to estimate the parameters of the ZTNB and FMZTNB models,respectively.Further,Gelman-Rubin convergence statistics were used to verify the MCMC process.A comparison of nine sites ...