[发明专利]基于随机森林的降雨天气高速公路二次事故致因分析方法

说明书

本发明公开了基于随机森林的降雨天气高速公路二次事故致因分析方法，包括：收集若干条降雨天气高速公路交通事故记录；通过定义时空阈值关联降雨天气高速公路主事故及衍生出的二次事故，建立二次事故数据库；对二次事故数据库的变量因素进行定量化描述，划分二次事故严重程度等级；二次事故的变量因素集合作为输入，二次事故严重程度集合作为输出，构建降雨天气高速公路二次事故随机森林模型，得到降雨天气高速公路二次事故致因排序；计算各致因对降雨天气二次事故严重程度的影响程度。本发明综合考虑与降雨天气二次事故相关的主事故及二次事故方，能够精准识别降雨天气高速公路二次事故重要致因，对高速路交管部门采取预防措施具有指导意义。

技术领域

本发明涉及基于随机森林的降雨天气高速公路二次事故致因分析方法，属于公路交通安全管理技术领域。

背景技术

高速公路作为公路网的主骨架，在我国经济社会持续发展和区域一体化战略不断深化下发展迅速。然而，随着高速公路网密度的增加，高速公路交通事故和因为交通事故发生而间接导致的二次事故数量与严重程度亦不断上升。

降雨天气是高速公路二次事故的高发环境，降雨天气下高速公路二次事故特征分析有助于剖析共性，为预防措施制定提供方向。相对于正常天气，降雨天气下路面抗滑性能下降，车辆的机动性降低，驾驶员对车辆的操纵难度增加，加之大气能见度降低，驾驶员视距减少，对车速以及与前车安全距离的判断受到一定影响，更易导致二次事故。在此背景下，结合高速公路事故数据库对降雨环境高速公路二次事故的分析有助于剖析共性，为预防措施制定提供方向。

致因研究是分析降雨天气下二次事故产生原因的重要手段，对于预防降雨天气下高速公路二次事故发生具有重要作用。致因研究是解析降雨天气下高速公路二次事故产生原因的重要措施及途径，良好的降雨天气下高速公路二次事故致因分析结果可以协助高速公路运营管理方制定针对性的运营措施、改善道路条件、减少降雨天气下高速公路出行风险；帮助高速公路使用方提高安全意识、调整自身行为、降低降雨天气下高速公路行车风险。

随机森林算法具备处理高维数据、避免过度拟合的功能，在提高降雨天气下高速公路二次事故致因模型准确度和可靠性方面具有极大的应用潜力。目前，在高速公路二次事故致因模型的建立中最经常采用的方法是Logistic模型。该方法不需要太大的计算量，容易实现，比较高效，然而存在两个较大的缺点，一是需要事先确定好所有重要的自变量、去掉与输出变量无关的自变量以及相似度高的自变量，二是该方法容易过度拟合，基于此方法的研究结果可能缺乏良好的可转移性。在此背景下，应用善于处理高维数据与有效避免过度拟合的随机森林算法可以实现对众多降雨天气下高速公路二次事故自变量的有效筛选、对二次事故重要致因的精准辨识和对致因权重的合理确定。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供基于随机森林的降雨天气高速公路二次事故致因分析方法，综合考虑与降雨天气二次事故相关的主事故及二次事故方的人-车-路-环境指标，能够实现对降雨天气下高速公路二次事故显著致因的精准识别和显著致因影响程度的系统解析，对高速公路交通管理部门采取预防措施具有指导意义。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种基于随机森林的降雨天气高速公路二次事故致因分析方法，包括如下步骤：

步骤1：收集N条降雨天气高速公路交通事故记录；

步骤2：定义固定的时空阈值，关联降雨天气高速公路主事故及衍生出的二次事故，建立降雨天气高速公路二次事故数据库；

步骤3：将变量因素进行定量化描述，划分二次事故严重程度等级，由变量因素和二次事故严重程度构建样本集；

步骤4：基于随机森林构建降雨天气高速公路二次事故致因模型；

步骤5：计算各致因对降雨天气二次事故严重程度的影响程度，形成降雨天气二次事故致因变量类别划分表。