【摘 要】
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在我国,大货车道路交通事故经常发生且造成后果比较严重,如果可以对大货车常走的路线发生事故的概率进行预测,从而后续进行管控可以有效降低大货车道路交通事故发生的概率,对提高道路安全、减小事故后果损失具有重大意义。而多种实时交通流数据的采集手段也使得交通事故短时预警变得可行。本文基于大货车高频次行驶路线的实时交通流数据和历史事故数据,分别基于BP神经网络算法、支持向量机以及随机森林算法构建了大货车高频次
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在我国，大货车道路交通事故经常发生且造成后果比较严重，如果可以对大货车常走的路线发生事故的概率进行预测，从而后续进行管控可以有效降低大货车道路交通事故发生的概率，对提高道路安全、减小事故后果损失具有重大意义。而多种实时交通流数据的采集手段也使得交通事故短时预警变得可行。本文基于大货车高频次行驶路线的实时交通流数据和历史事故数据，分别基于BP神经网络算法、支持向量机以及随机森林算法构建了大货车高频次行驶路线短时事故预测模型，达到对大货车高频次行驶路线潜在的、将要发生的交通事故进行短时预警的目的，从而为交管部门下一步的交通事故风险防控工作提供基础。本文主要的研究工作主要围绕以下几个方面展开:
(1)本文分析了大货车高频次行驶路线的特征与事故特征，并结合道路交通事故的主要影响因素得到了大货车高频次行驶路线短时事故预测所需重点考虑的指标，并创新性地提出了用以衡量大货车对道路路权占用情况的大货车指标;
(2)本文针对道路交通事故数据和交通流数据的特性设计出了一套事宜的数据预处理方法，并结合实际数据的特点选定了本文预测研究所需的特征变量;
(3)本文分别基于BP神经网络算法、支持向量机以及随机森林算法构建了大货车高频次行驶路线短时事故预测模型，并结合某大货车高频次行驶路线的实际数据进行短时事故预测分析，得出基于随机森林算法构建的大货车高频次行驶路线短时事故预测模型预测结果更加精确的结论。
(4)本文利用了基于随机森林算法构建的大货车高频次行驶路线短时事故预测模型分析了模型权重最大的两个特征变量与事故发生的预测概率之间的关系。得到了在大货车指数超过50、速度标准差超过30时事故发生的概率会大幅增大的结论。
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