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重大道路交通事故严重程度影响因素分析
文献摘要：
基于事故数据的道路交通事故严重程度影响因素分析是制定交通安全对策的基础,不同类型、算法的建模方法对事故严重程度影响因素的拟合精度不同,提取的显著影响因素存在差异.为提高研究结果准确性,以某地区人员伤亡和重大财产损失的道路交通事故信息为数据集,运用Multinomial Logit、决策树、神经网络3类方法分别建模分析事故严重程度影响因素.鉴于3类模型输出的显著变量存在差异,通过交叉对比验证进行显著影响因素判别.研究发现,事故认定原因、事故发生纵向位置、事故发生道路类型等是事故严重显著影响因素,研究成果有效修正了单一模型的偏差,对精准制定事故改善对策具有指导意义.
文献关键词：
道路交通事故;严重程度影响因素;Multinomial Logit模型;决策树;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
白玉;魏毅
作者机构：
同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室,上海 201804
文献出处：
引用格式：
[1]白玉;魏毅-.重大道路交通事故严重程度影响因素分析)[J].交通与运输,2022(03):22-26
A类：
B类：
大道,道路交通事故,交通事故严重程度,严重程度影响因素,事故数据,交通安全,安全对策,拟合精度,提高研究,结果准确性,某地区,人员伤亡,财产损失,Multinomial,Logit,决策树,建模分析,模型输出,对比验证,纵向位置,道路类型,改善对策
AB值：
0.305067
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