[发明专利]一种基于Logistic模型的道路交通事故因子分析方法

说明书

技术领域

本发明属于特定应用的数据处理领域，具体涉及一种基于Logistic模型的道路交通事故因子分析方法。

背景技术

随着经济的发展，我国机动车辆的数量迅速增加，车辆增加给出行带来了便利，但同时交通安全随处可见，据资料显示，2013年发生交通事故19.6万，死亡人数高达 6万多，受伤人数22万多，带来的经济损失约10亿多。对于道路交通事故来讲，如何避免重特大道路交通事故的发生、如何减少事故中死伤亡人员的数量，是道路安全研究的重要内容。

我国现有的道路事故研究大多集中于如何减少或避免道路交通事故，而甚少涉及对伤人或伤亡道路交通事故的分析，往往忽视了道路事故伤害数据的自然规律，即致命的事故数量虽然所占比例较小，但其损伤级别最为严重，人员伤亡所造成的损失是其他财产损失事故不可及的，故对道路交通事故严重程度影响因素的分析，不仅可以降低道路交通事故发生的起数，还可以避免严重事故的发生，降低交通事故的预防成本。

我国道路交通事故数据采集的匮乏，使得大部分事故研究停留在理论探究阶段，较少对模型进行应用及验证，无法针对我国的道路事故特性提出针对性的改善措施。且这些有限的事故数据往往是质量低和信息不完整的，往往缺失驾驶员的信息，如驾驶员年龄、驾驶员驾龄、驾驶员性别等。针对以上问题，客观上需要构建交通事故严重程度影响因素的完整体系，从整体上及细节上对事故信息进行深入探究，能够更加客观地分析各因素对道路交通事故的影响，并进行真实的评价。

道路交通系统主要是由人、车、道路和环境等因子构成，四种不同的因子相互联系，相互作用构成了错综复杂动态的道路交通管理系统，而道路事故主要是车辆在道路上因过错或者意外造成的人身伤亡和财产损失，造成道路事故的原因主要是由复杂的道路交通系统配合失衡的结果，造成交通事故的数据采集也是基于人、车、道路和环境因素。对于道路事故影响因子数据采集、原因分析和模型建立研究，为基于驾驶行为UBI分析提供理论依据，奠定基础。UBI车险研究主要依据车辆交通事故发生涉及赔尝情况，车辆保险的动态厘定模式根据此前的赔尝情况作为参考，出险次数越多，以后车险费率也就越高。根据近年的研究分析结果，造成交通事故因素主要分为从人、从车、从道路和从环境，其中人为因子为主要因素。但对于如何基于以上研究结果，构建道路交通事故严重程度的影响因子模型目前现有技术中还没有予以披露。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于Logistic模型的道路交通事故因子分析方法，通过对多方面影响交通事故的因子进行分析，得出对发生交通事故影响较为严重的因子，在此分析的基础上，采集重要的因素作为Logistic模型的自变量建立模型。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为一种基于Logistic模型的道路交通事故因子分析方法，具体包括如下步骤：

步骤1：从人、车、道路和环境四个方面分析行驶速度、出行时间和四急行为对道路交通事故的影响；

步骤2：基于上述影响交通事故因子分析的基础上，建立Logistic回归模型，分析道路交通因子对产生交通事故严重程度的影响；

步骤3：针对以往的道路交通事故统计数据验证上述Logistic回归模型。

进一步，上述四急行为包含急加速、急减速、急刹车、急转弯。

进一步，上述步骤2中建立Logistic回归模型时选取比较显著的影响因子作为 Logistic回归模型中的自变量。

上述影响因子包含驾驶员的年龄X2,疲劳驾驶X3，驾驶员的驾龄X4，速度X5，照明条件X7，路面状况X9，能见度X11，天气条件X12。

有益效果：

1.本发明通过对多方面影响交通事故的因子进行分析，可以得出对发生交通事故影响较为严重的因子。

2.在此分析的基础上，采集重要的因素作为Logistic模型的自变量建立模型，计算发生交通事故的概率。

3.本发明根据实际发生的交通事故数据可以对模型进行验证，并对结果进行分析。

附图说明

图1为道路交通安全的从人因子示意图。

图2为道路交通安全的从车因子示意图。

图3道路交通安全的从路因子示意图。

图4道路交通安全的从环境因子示意图。

图5为基于Logistic模型的道路交通事故因子分析流程图。

具体实施方式

现结合说明书附图对本发明创造作进一步的详细说明。