基于Adaptive Lasso及RF算法的冰雪天气交通事故分析

摘要：

为分析冰雪天气下高速公路交通事故频发致因,量化分析驾驶环境、驾驶员及车辆情况对事故的影响,根据Adaptive Lasso和随机森林(RF)混合算法建立预测模型.以10年约30万组冰雪环境下高速公路交通事故数据为例,训练改进预测模型验证其准确性.结果表明,混合算法的准确度和拟合程度都优于支持向量机(SVM)、分类回归树(CART)及RF等单独算法.交通事故与环境因素相关性最显著,坡路、弯道及交叉口处事故受冰雪环境影响较大;事故与驾驶员因素中部分因素显著相关,如驾驶员性别及安全带使用情况;本地驾驶员对驾驶能力及冰雪环境的估计错误更易导致交通事故.

关键词：高速公路、交通事故、Adaptive Lasso、随机森林(RF)、冰雪天气、大数据分析

所属期刊栏目：27

分类号：X928.9;U491.2(安全管理（劳动保护管理）)

资助基金：教育部社会科学青年基金资助16YJCZH157;内蒙古科技大学创新基金资助2015QDL27;国家重点基础研究发展“973”计划项目2012CB725405

在线出版日期：2017-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：98-103