[发明专利]高速公路出口匝道区域环境要素对事故严重程度估计方法

说明书

本发明公开了一种高速公路出口匝道区域环境要素对事故严重程度估计方法，首先高速公路出口匝道的事故数据，选择高速公路出口匝道区域相关环境要素作为自变量，并进行整合与筛除,选择满足要求的完整事故数据建立事故样本数据库，用于对决策树进行训练；在决策树预测模型中，引入敏感度分析，改变模型中的每个输入变量并观察输出结果的变化，将输出的斜率视为自变量的平均可变影响，预测结果的直线拟合线的非二元离散变量R²表示自变量对预测结果的非线性影响。本发明可以精确严谨地反映高速公路出口匝道区域环境要素对事故严重程度的影响，这有助于诊断出口匝道存在的交通安全问题，对提高出口匝道以及整个高速公路安全性具有重要意义。

技术领域

本发明属于交通安全领域，具体涉及一种高速公路出口匝道区域环境要素对事故严重程度估计方法。

背景技术

高速公路匝道区域是交通事故易发地带，据资料统计，匝道的路线长度占整个高速公路长度不足5％，但匝道区域发生的交通事故约占整个高速公路交通事故的40％，其中出口匝道交通事故数约是进口匝道区域的2倍。交通事故的发生受人、车、路和环境等多种因素的影响，如何判断高速公路出口匝道环境要素对事故严重程度的影响如今已受到众多交通安全管理与研究人员的关注。判断与交通事故严重程度相关性大的因素，可以帮助诊断出口匝道存在的交通安全问题，为道路交通基础设计规划设计提供依据，对提高出口匝道以及整个高速公路安全性具有重要意义。

目前决策树模型开始应用于事故严重程度预测，决策树预测模型不需要确定自变量和因变量之间线性关系，因此该模型比传统统计模型具有更高的预测精度。但其主要缺陷是它们内部运作通常像“黑匣子”，不直接输出事故严重程度和自变量之间的相关性，这种方法不能用于探索变量之间的非线性关系。一些学者尝试将敏感度分析引入到决策树预测，探究自变量对预测结果的影响，但他们仅计算输入自变量变动情况下输出结果的平均变化，不能探索自变量对预测结果的非线性影响。而且现有的交通事故影响因素研究主要是针对高速公路整体情况，缺乏针对出口匝道区域进行的事故分析。而高速公路出口匝道区域交通环境复杂，其交通设计及运行有其独特性，交通安全影响因素多，事故发生原因与严重程度与其他路段大不相同，因此需要对出口匝道影响事故严重程度的环境因素进行专门研究。

发明内容

发明目的：针对现有技术的不足，本发明提出一种高速公路出口匝道区域环境要素对事故严重程度估计方法，针对高速公路出口匝道区域，探究该区域的环境要素对事故严重程度的非线性影响。

技术方案：本发明所述的一种高速公路出口匝道区域环境要素对事故严重程度估计方法，包括以下步骤：

(1)预先获取高速公路出口匝道区域事故数据；

(2)建立高速公路出口匝道区域事故样本数据集，并选取环境要素作为自变量；

(3)将步骤(2)所整理的数据按照事故严重程度划分为若干个等级，划分准则按照无受伤到死亡的受伤严重程度排序；

(4)构造决策树的数据结构，建立基于决策树的高速公路出口匝道区域事故严重程度预测模型，并对模型进行训练；

(5)使用敏感度分析自变量与事故严重程度之间的相关性，预测高速公路出口匝道环境要素对事故严重程度非线性影响，揭示自变量对事故严重程度的影响；

(6)评价基于决策树预测模型的高速公路出口匝道区域环境因素对事故严重程度的非线性影响：按步骤(5)计算所有自变量的敏感度分析评价指标，比较高速公路出口匝道区域环境要素对事故严重程度的影响大小。

进一步地，步骤(2)所述的环境要素包括出口匝道类型、主线车道数、出口匝道车道数、减速车道长度、匝道总长度、路面类型、路表情况、肩型、肩宽、主线后速限制、主线和出口匝道之间的速度限制差异、照明情况、天气情况、土地使用类型、主线平均日交通量、出口匝道平均日交通量、有无涉及酒驾、毒驾以及事故类型。