[发明专利]一种基于地理加权泊松回归的县级交通事故的预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及交通安全领域，尤其是涉及一种基于地理加权泊松回归的县级交通事故预测方法。 

背景技术

道路交通安全问题是促进社会和谐、改善民生的基本问题之一，是一项世界性的难题。缓解道路交通安全问题是一项长期、漫长而艰巨的任务。道路交通安全通常与一个国家和地区的经济社会发展存在着内在的联系。从世界一些发达国家走过的历程来看，其都经历过道路交通事故高发的时期，而后进入了事故比较稳定的低水平发展时期。20世纪50-60年代为发达国家道路交通事故死亡“高发”时期；其后，为了遏制道路交通恶化，发达国家在20世纪70年代初调整了道路交通安全管理模式，颁布了一系列道路交通安全法规，制定交通安全战略规划，对道路交通事故进行综合治理。自20世纪80年代初，这些措施初见成效，交通事故死亡人数开始下降。目前，这些国家的道路交通安全管理已步入第四个阶段——注重消除死亡和严重伤害长期安全体系的建立和共担责任。交通安全是一项综合性社会管理工作，依据制订的国家交通安全战略，制订各级政府各部门的阶段性重点工作目标和考核完善计划，循环往复，不断从国家安全战略的高度和宏观政策层次着手，强化道路交通安全治理，确保法律法规的完备性和持续稳定的资金投入，经过长期、综合性的全社会的协同努力，才可能遏制道路交通事故。 

近年来，随着交通安全问题得到越来越多的重视，交通安全规划作为一项基本内容被列入城市总体规划当中。县级交通事故预测模型可以根据各个县城的人口经济学特征、道路及交通属性，来评价各个县域内合理的交通事故数量，从而为县级交通安全形势判断和交通安全整治提供重要的理论依据。以往广泛采用的交通事故数量预测的广义线性模型假定事故数量与预测变量之间关系为恒定，没有考虑县级交通事故数量与各预测变量间关系的空间异质性，无法解释事故数量预测中空间异质性问题。实际上空间地区各种社会因素，地理因素，人文因素上都互相影响从而影响到交通事故预测的准确性，因此导致了对县级交通事故数量的预测精度不高。 

发明内容

发明目的：针对以往广泛采用的交通事故数量预测的广义线性模型假定事故数量与预测变量之间关系为恒定，无法解释事故数量预测中空间异质性问题；实际上空间地区各种社会因素，地理因素，人文因素上都互相影响从而影响到交通事故预测的准确性。本发明提出了基于地理加权泊松回归的县级交通事故预测方法，可以考虑县级交通事故预测中的空间异质性问题，能够模拟不同空间位置内预测变量对于事故数影响的不同，从而有效提高了县级交通事故数量预测的精度。 

技术方案：一种基于地理加权泊松回归的县级交通事故预测方法，包括步骤： 

1)通过数据调查采集研究范围内各县的历史交通事故频次数据，以及各县域内人口统计学属性、社会经济属性、道路基础设施属性及交通量属性数据，提取出交通事故频次、交通量、道路属性、社会人口统计特征、车辆登记数量和持有驾照人数比例参数信息； 

2)采用泊松分布模型形式设定县级事故频次和影响因素之间的模型关系： 

ln(Y)=ln(β₀(u_i))+β₁(u_i)ln(DVMT)+β₂(u_i)X₂+β₃(u_i)X₃+…+β_J(u_i)X_J+□    (1) 

其中，事故数Y为县级交通事故数量的预测值；β_J(ui)表示县城地理中心的坐标位置ui=(u_xi,u_yi)；X₁…X_J为第1…J个自变量，□为随机误差变量。 

3)设置每个变量的影响系数的地理位置矩阵形式，并进行参数估计过程中的地理权重函数：