基于负二项模型区域日度事故预测及影响因素分析

• 作者: 何庆 李洋 马社强
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通安全 事故数预测模型 负二项回归 气象条件 日期性质
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 交通安全
• 页码范围: 61-66,83
• 页数: 7页
• 分类号: U491
• 字数: 5375字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.008

摘要

分析区域日度交通事故规模的影响因素,是做好区域日度交通事故短时预测与防控的基础.搜集北京某区域2012—2015年道路交通事故、气象和日期性质等数据,采用负二项回归技术,建立了区域交通事故预测模型;以2012—2014年的数据作为训练集,以2015年的数据为测试集,拟合模型伪R2为0.645,预测期内绝对百分误差的中位数为17.04％,模型预测效果较好,达到了精度要求.模型还表明:①节假日期间事故减少,节假日前1d事故增加,节假日后1d天事故平稳;②1周内,周一和周日事故规模相对较小;③1年内,2月、3月事故规模稍小,7月、9月、10月、11月、12月事故规模稍高;④尾号限行对事故规模影响大,但针对尾号为4和9的限行几乎没有影响;⑤相较于晴天,多数非晴朗天气情况下事故规模反而下降;⑥日平均气温提高会小幅降低事故规模,但日最高气温和最低气温之差增大会增加事故规模.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马社强	中国人民公安大学治安与交通管理学院	35	505	11.0	22.0
2	李洋	北京警察学院道路交通管理系	12	8	2.0	2.0
3	何庆	北京警察学院道路交通管理系	13	8	2.0	2.0