[发明专利]一种面向区域道路交通安全分析和改善的区域边界事故聚合方法

摘要

本发明公开了一种面向区域道路交通安全分析和改善的区域边界事故聚合方法，通过构建合适的缓冲区域，将发生在交通分析小区内的事故划分为边界事故和区域内部事故，融入贝叶斯空间层级模型设计了数据放大算法的迭代算法，完成了边界事故数据的分配和聚合。利用美国佛罗里达州实际事故数据，将本方法与传统的事故分配算法对比，发现本方法可以有效削弱宏观交通安全分析中的边界效应，提高事故分析模型准确度，可以进一步为区域边界事故致因分析及宏观交通安全施政治理提供重要技术支持。

主权项

一种面向区域道路交通安全分析和改善的区域边界事故聚合方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤一：建立区域层次的贝叶斯空间层级模型作为事故预测模型，区域层次是指将每个交通分析小区划分为与其他交通分析小区相邻的边界区域以及不相邻的中心区域，两个相邻的边界区域组成缓冲区域，对于交通分析小区i，即Transit Analysis Zone，简写为TAZi，其一段时间内的事故累计频次记为Yi，则Yi～Poisson(eiθi)其中，θi为事故风险因子,ei为风险暴露因子；同时对事故风险因子建模为：其中xi为交通分析小区i内的解释变量，α为截距参数,β为固定参数,δi表示无结构的随机效应，服从正态分布δi～N(0,1/τh)，为空间随机效应，服从条件自回归先验即CAR先验，即τi=τcΣi≠jωij]]>其中τh表示δi的离散度,表示空间随机效应期望，τi表示空间随机效应离散度，ωij表示TAZi与TAZj的邻接关系，τc表示离散系数先验；步骤二：定义交通分析小区内的事故集合为Y，其中边界区域事故集合为Yb中心区域事故集合为Y/b，且满足下列关系：Y＝Y/b∪Yb建立区域事故预测模型，以λ作为期望事故频次，基于参数λ的取值完成边界事故分配，定义H为事故预测模型的其它参数，则有：[{Yb}|{Y/b},λ,H]  (a1)[λ|Y,H]  (a2)[H|Y,λ]  (a3)对指定交通分析小区i，总体事故频次Yi计算公式如下：Yi={Y/b}i+Σq=1QiλiΣj=1Nljqλj{Yb}q]]>其中{Y/b}i表示TAZi的中心区域事故频次，{Yb}q表示缓冲区域q的事故频次，Qi表示TAZi所有的相邻缓冲区域的集合,N表示TAZ数量,ljq表示TAZj是否与缓冲区域q相邻,基于公式(a1)～(a3)完成算法迭代，直至第k次迭代结果不再更新maxi|Yik+1-Yik|≈0.]]>