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摘要:
基于G15上海段的交通流数据和交通事故数据,研究货车比例较高且货车事故率较高的高速公路短期交通流风险预测模型.分别选取整体交通流参数、货车交通流参数和综合参数作为特征变量,通过支持向量机进行建模,运用遗传算法对模型参数进行寻优,建立不同时间段、不同风险特征变量的分类模型并对比分析.结果表明事故发生前5~10min的模型预测精度最高.当加入货车因素时,总体的预测精度提高7.1%,事故预测精度提高6.1%,误报率降低4.7%.采用平均影响值法进行货车因素对预测结果的影响程度分析,表明货车因素对于预测模型有较大影响.该研究模型可用来开发交通安全预警系统,为高速公路货车安全管理提供理论依据.
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文献信息
篇名 考虑货车因素的高速公路短期交通流风险预测
来源期刊 同济大学学报(自然科学版) 学科 交通运输
关键词 高速公路 交通安全 货车因素 支持向量机 风险预测模型
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 交通运输工程
研究方向 页码范围 208-214
页数 7页 分类号 U491
字数 6715字 语种 中文
DOI 10.11908/j.issn.0253-374x.2018.02.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张兰芳 同济大学道路与交通工程教育部重点试验室 54 287 9.0 16.0
2 赵焜 同济大学道路与交通工程教育部重点试验室 1 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
高速公路
交通安全
货车因素
支持向量机
风险预测模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
同济大学学报(自然科学版)
月刊
0253-374X
31-1267/N
大16开
上海四平路1239号
4-260
1956
chi
出版文献量(篇)
6707
总下载数(次)
15
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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