【摘 要】
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依托美国佛罗里达州Hillsborough县的数据建立区域安全预测模型.将该县重新划分为200,500,700个交通安全分析小区;提取小区层面路网特征数据、出行数据和其他影响因素,考虑空
【机 构】
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中南大学交通运输工程学院,西南交通大学交通运输与物流学院
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依托美国佛罗里达州Hillsborough县的数据建立区域安全预测模型.将该县重新划分为200,500,700个交通安全分析小区;提取小区层面路网特征数据、出行数据和其他影响因素,考虑空间自相关特性,建立贝叶斯空间模型;分析小区层面影响因素的安全效应,评价不同分区规模对安全因素效应的影响.对比传统的泊松模型和泊松-对数正态模型,贝叶斯空间模型具有更高的数据拟合度;分区数目越多,空间因素在随机因素中的比重越高;同一种分区下,路网特征变量的安全效应具有鲁棒性;限速大于56km的路段总长度是预测安全水平的主要指标.
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