[发明专利]一种基于交通分析小区的交通事故频次预测方法

权利要求书

1.一种基于交通分析小区的交通事故频次预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)收集研究范围内各交通分析小区的参数信息，所述参数信息包括历史事故数据与解释变量数据；

(2)使用地理信息系统软件将所述参数信息标识到对应的交通分析小区；

(3)采用地理加权回归模型设定交通分析小区事故频次和解释变量之间的关系；

(4)设置解释变量前参数的矩阵形式，并确定参数估计过程中的权重函数；

(5)基于地理加权回归模型进行参数估计，得出每个解释变量前的参数在不同交通分析小区的估计值以及解释变量的显著性水平；

(6)将各交通小区内显著变量的数据值输入到标定的模型中，对各交通分析小区的交通事故频次进行预测并计算残差；

(7)检验各交通分析小区的事故预测值的残差是否具有空间相关性，若无空间相关性，则标定的事故预测模型具有有效性；如果具有空间相关性，则从模型中剔除空间相关性检验显著的变量，然后从步骤(5)开始重复，直至残差不具有空间相关性，基于得到的有效模型进行交通事故频次预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于交通分析小区的交通事故频次预测方法，其特征在于，所述解释变量数据包括交通分析小区的土地利用、社会经济、道路设施以及交通运行特征数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于交通分析小区的交通事故频次预测方法，其特征在于，所述地理加权回归模型为：

ln(λi)=β0(ui,vi)+Σj=1Jβj(ui,vi)xij+ϵi]]>

其中，λ_i为第i个交通分析小区事故频数的期望值；(u_i,v_i)为第i个交通分析小区质心的二维坐标；β₀(u_i,v_i)为截距；β_j(u_i,v_i)为第i个交通分析小区的第j个解释变量x_ij的回归参数，该参数随交通分析小区发生变化；J为解释变量的个数；ε_i为误差项。