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基于经验贝叶斯的信控交叉口黑点判别研究

         

摘要

正确的判别信控交叉口黑点,可以显著提高安全管理效率,改善交通安全状况。传统黑点判别方法(如事故数法、事故率法)忽略了事故随机波动性的影响,没有考虑相似对象的事故均值,容易导致判别结果不准确。提出了经验贝叶斯方法,并考虑了安全可提高空间,克服了传统黑点判别方法的不足。研究选取上海市195个信控交叉口进行分析,利用广义估计方程建立交叉口事故预测模型,结合经验贝叶斯法估计事故发生的期望数,并计算交叉口可以降低的事故数。在此基础上,引入交叉口安全指数,作为安全排序的依据,并与传统的事故数法和事故率法判定结果进行比较。结果表明,以安全指数排序的结果与传统方法相比有较大的区别,传统方法会造成黑点判别结果的偏差。

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