基于广义线性模型的高速公路事故预测能力对比研究

• 作者: 刘振博 孟祥海 温程
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通安全 高速公路 事故预测模型 零膨胀负二项回归 Tobit回归
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 交通安全
• 页码范围: 1-8,36
• 页数: 9页
• 分类号: U491.31
• 字数: 6415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.02.001

摘要

为了寻求能够高效拟合事故数据的模型,提高高速公路交通事故预测的能力,以广东省京珠、粤赣以及开阳高速为研究对象,收集整理了共4657起交通事故及相关影响因素数据,通过路段划分得到5573个交通事故建模样本.基于系统聚类及四分位数法,筛选交通事故数据中的异常值,剔除了建模样本中的离群样本;基于方差膨胀因子法,对模型的解释变量进行共线性诊断,对存在共线性问题的解释变量进行了处理.分别对负二项(NB)、零膨胀负二项(ZINB)及Tobit模型进行变量筛选,分别确定了16,24,16个解释变量;基于模型变量筛选结果,利用交通事故数据样本,完成了NB,ZINB及Tobit模型的建模.分析对比了NB,ZINB及Tobit模型的拟合效果及预测能力,结果显示,在模型的事故预测能力方面,当交通事故数据中存在大量零值,NB,ZINB及Tobit模型经过K折交叉检验计算得出的PRESS值分别为2185,2239,4442,表明Tobit模型预测能力最优,ZINB模型其次,NB模型再次.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟祥海	哈尔滨工业大学交通科学与工程学院	68	790	18.0	24.0
2	刘振博		1	0	0.0	0.0
3	温程	哈尔滨工业大学交通科学与工程学院	1	0	0.0	0.0