10.3963/j.jssn.1674-4861.2021.06.005
基于互信息贝叶斯网络的交通事故严重程度分析
为掌握省际客运行业事故严重程度影响因素,采用互信息及贝叶斯网络方法构建模型,分析各因素变化与事故严重程度的定量互动关系.鉴于行业样本量较小及专家知识建模存在主观性,采用改进离散算法挖掘数据,提出结合互信息与交叉验证的先验网络构造方法.以上海市2005—2019年741起省际客运事故数据为例进行模型分析.结果表明:对事故最敏感的影响因素为驾驶员性别、天气和车辆类型;其中"女性驾驶员""雪、大风、雾""中型客车"对事故严重性的权重占比分别为13.5%,8.8%和5.7%;此外,驾驶员年龄对群死群伤事故贡献较小;客车尺寸与安全性非单调关系;00:00—05:00引发7人以上受伤的概率同比上升9%;季节、天气、时间因素与财产损失无直接关联.模型泛化能力优于对比模型,AUC均值为0.644588,命中率达到97.3%.
交通安全;省际客运;事故分析;贝叶斯网络;互信息
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U491.31(交通工程与公路运输技术管理)
国家自然科学基金51508325
2022-01-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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