[发明专利]一种基于中观层面的城郊主干道事故预测方法及存储介质

说明书

本发明涉及一种基于中观层面的城郊主干道事故预测方法及存储介质，该方法包括以下步骤：步骤1：获取道路上所有路段及交叉口的几何设计、交通运行及事故数据；步骤2：沿道路方向，将道路划分为中观分析单元；步骤3：确定主干道横向影响区范围；步骤4：构建中观安全分析样本数据集；步骤5：建立泊松对数正态条件自回归模型；步骤6：模型预测精度对比与分析。与现有技术相比，本发明具有预测精度高等优点。

技术领域

本发明涉及一种事故预测方法，尤其是涉及一种基于中观层面的城郊主干道事故预测方法及存储介质。

背景技术

城郊主干道作为郊区的重要通道，具有事故高发、流量大、周边用地开发强度大、路网结构不合理、接入口多等特点。传统的微观交通安全分析方法以路段和交叉口作为独立的分析单元，分别建立事故预测模型，判别出高风险的路段和交叉口，并分析交通事故与各安全影响因素的关系。然而，主干道周边路网对路段和交叉口安全都有影响，微观分析模型可能会错误估计路网特征对主干道的整体影响。并且，基于微观模型得到的高风险路段和交叉口通常是离散的、孤立的。日常生活中，交通管理部门一般基于几个连续的路段和交叉口开展交通安全改善。这更加印证了将路段和交叉口组合的安全分析方法的重要性。

交通安全分析是一种通过建立事故预测模型，定量研究事故影响因素、预测事故态势、评估安全效果的方法。事故的空间相关性是影响模型预测精度的一个常见问题。由于相邻分析单元的道路几何特征和交通流运行特征存在相似性，某一地点的事故受到邻近地点事故的高度影响，进而使事故呈现出空间集聚特征，表现为事故的空间相关性。目前，事故预测模型主要分为两类：广义线性模型和空间分析模型。广义线性模型，如泊松模型、负二项模型等忽略了分析单元之间的空间相关性，致使模型参数估计存在偏差。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种预测精度高的基于中观层面的城郊主干道事故预测方法及存储介质。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

根据本发明的一个方面，提供了一种基于中观层面的城郊主干道事故预测方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：获取道路上所有路段及交叉口的几何设计、交通运行及事故数据；

步骤2：沿道路方向，将道路划分为中观分析单元；

步骤3：确定主干道横向影响区范围；

步骤4：构建中观安全分析样本数据集；

步骤5：建立泊松对数正态条件自回归模型；

步骤6：模型预测精度对比与分析。

作为优选的技术方案，所述的步骤1具体为：利用街景地图得到道路几何设计数据，基于视频监控设备获取交通流量数据，并根据道路交通事故分析预警系统获取道路交通事故数据。

作为优选的技术方案，所述的步骤2具体为：

根据交通事故空间分布情况，以交叉口为主体，合并两侧路段，将道路划分为基本中观分析单元；

根据相邻道路几何设计中的横断面参数、交通运行特征，以及事故分布的同质性，将基本中观分析单元合并，分布形成组合中观分析单元。

作为优选的技术方案，所述的步骤3具体为：在主干道两侧，根据城镇化用地占比的变化特征来确定主干道横向影响区范围。

作为优选的技术方案，所述确定主干道横向影响区为1.6千米。

作为优选的技术方案，提取所述影响区内的路网特征，采用介度中心度量化路网的集聚性，将路网划分为方格、不规则方格、混合型、树枝型四种路网形态。