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基于SVM事故分类的连环追尾事故影响因素分析

柳本民,  闫寒

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2020 >  38(1): 43-51
柳本民, 闫寒. 基于SVM事故分类的连环追尾事故影响因素分析[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(1): 43-51. doi: 10.3963/j.jssn.6174-4861.2020.01.006
引用本文: 柳本民, 闫寒. 基于SVM事故分类的连环追尾事故影响因素分析[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(1): 43-51. doi: 10.3963/j.jssn.6174-4861.2020.01.006
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LIU Benmin, YAN Han. An Analysis of Influencing Factors of Multi-vehicle Rear-end Accidents Based on Accident Classification of SVM[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(1): 43-51. doi: 10.3963/j.jssn.6174-4861.2020.01.006
Citation: LIU Benmin, YAN Han. An Analysis of Influencing Factors of Multi-vehicle Rear-end Accidents Based on Accident Classification of SVM[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(1): 43-51. doi: 10.3963/j.jssn.6174-4861.2020.01.006
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基于SVM事故分类的连环追尾事故影响因素分析

doi: 10.3963/j.jssn.6174-4861.2020.01.006

  • 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 上海 200000

  • 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 上海 200000

基金项目: 

国家重点研发计划重点专项

详细信息

  • 中图分类号: U491.31

An Analysis of Influencing Factors of Multi-vehicle Rear-end Accidents Based on Accident Classification of SVM

    摘要
  • 摘要: 以美国公路2013—2015年所有的追尾事故数据为样本,研究导致连环追尾事故发生的关键影响因素.通过随机森林进行特征筛选,选取了与时间、驾驶人、车辆、道路和环境有关的14个相关因素作为支持向量机的输入变量,建立了基于SVM的2车追尾事故与连环追尾事故二分类模型.得到分类准确率:训练集为97.42%,测试集为80.32%,AUC为0.7,说明2种事故之间存在显著差异,且SVM模型能够较好的将2种事故进行区分.根据SVM-RFE算法计算影响分类效果的特征变量的相对重要度,得到4个对2种事故产生区别影响较大的因素,依次为:碰撞前首车的运动情况、道路的限速、季节和车道数.进一步对比各因素下2种事故发生的百分比发现,在首车停车或减速、道路限速超过80 km/h、夏季以及车道数大于2车道的情况下,更容易发生连环追尾事故.

     

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  • 刊出日期:  2020-02-28

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