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公开(公告)号：CN111126868A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911389961.5
申请日：2019-12-30
申请人： 中南大学
摘要： 本发明涉及一种道路交通事故发生风险确定方法即系统。该方法包括：获取数据库中交通事故的数据；获取以每一个交通事故对应的所有风险因素为输入，以引起所有的交通事故等级的概率为输出的多个分类模型；根据所述交通事故的数据，利用每一个分类模型，确定发生所有的交通事故等级的概率；利用逻辑回归算法对所述每一个所述分类模型的输出的所有的交通事故等级的概率进行加权回归，确定加权回归后的输出结果；根据加权回归后的输出结果确定发生的交通事故等级；根据发生的交通事故等级确定道路交通事故发生风险。本发明提供的方法及系统解决现有技术中不能有效确定道路交通事故发生风险的问题。
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公开(公告)号：CN111950603B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202010725558.1
申请日：2020-07-24
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F17/18 , G06Q10/04 , G06Q50/30
摘要： 本发明实施例公开了一种路段交通事故率的预测方法、装置及计算机存储介质，包括：获取经过参数估计的路段事故空间分位数预测模型；所述模型为基于设定区域内各路段的历史年平均日交通量、道路属性数据与历史年交通事故率进行训练所获得的，设定区域包括至少两个行政区域，道路属性数据包括道路设施特征参数和所属的行政区域；获取待预测路段在预测年的年平均日交通量和所述待预测路段的道路属性数据；基于路段事故空间分位数预测模型中与待预测路段所属的行政区域对应的区域分位子模型进行预测，获得待预测路段在预测年的交通事故率。本发明实施例提供的路段交通事故率的预测方法、装置及计算机存储介质，能够提高路段交通事故率的预测准确率。
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公开(公告)号：CN110276955B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910651310.2
申请日：2019-07-18
申请人： 中南大学
摘要： 本发明涉及一种面向出行者个人感知的交通拥堵状态评价方法，通过设计交通状态主观感知实验，收集出行者对交通拥堵状态的感知数据，基于交通流客观状态参数，运用面向多源层级数据的统计建模技术将道路条件和交通流客观参数与出行者个体属性参数相结合，量化出行者个体的拥堵感知差异，从而获得面向出行者个人感知的交通拥堵状态评价结果，使交通拥堵状态的评价结果贴合出行者的主观感知。
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公开(公告)号：CN110379161A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910651997.X
申请日：2019-07-18
申请人： 中南大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明公开了一种城市路网交通流量分配方法，包括：居民出行安全考量择路行为调查，获取出行者安全考量择路行为调查结果；城市路网安全性能调查，获取城市路网各路段的安全性能数据；安全择路模型参数计算，获得模型中的参数值；采用安全择路模型，分配路网流量，获得均衡状态下各路段的交通流量。本发明从出行者的安全择路行为出发，构建交通分配模型，能够在出行者同时考虑路径安全因素和效率因素时更加准确的分配路网交通流量，弥补了传统交通分配方法在考虑出行者安全考量择路行为方面的不足。
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公开(公告)号：CN111126868B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201911389961.5
申请日：2019-12-30
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/30
摘要： 本发明涉及一种道路交通事故发生风险确定方法即系统。该方法包括：获取数据库中交通事故的数据；获取以每一个交通事故对应的所有风险因素为输入，以引起所有的交通事故等级的概率为输出的多个分类模型；根据所述交通事故的数据，利用每一个分类模型，确定发生所有的交通事故等级的概率；利用逻辑回归算法对所述每一个所述分类模型的输出的所有的交通事故等级的概率进行加权回归，确定加权回归后的输出结果；根据加权回归后的输出结果确定发生的交通事故等级；根据发生的交通事故等级确定道路交通事故发生风险。本发明提供的方法及系统解决现有技术中不能有效确定道路交通事故发生风险的问题。
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公开(公告)号：CN113470362A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110932493.2
申请日：2021-08-13
申请人： 中南大学
摘要： 本发明属于城市道路交通拥堵状态评价技术领域，特别是涉及一种基于SVR‑DEA模型的城市路段交通拥堵时空精准判别方法。所述方法包括：获取目标区域各路段的交通流历史数据，并进行预处理；构建非线性支持向量回归模型，采用预处理后的交通流动态数据对模型进行训练和测试，获得短时交通流时空预测模型；预测各路段在预测时段的交通状态，并采用粗糙式拥堵评价模型进行拥堵等级划分；构建数据包络分析模型，选取粗糙式划分等级作为输入并求解模型获得各拥堵路段的综合指数；根据各拥堵路段的综合指数与最畅通等级的综合指数，获得预测时间段内各路段拥堵水平的精确划分结果。该方法可以广泛应用于城市道路交通拥堵状态评价领域。
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公开(公告)号：CN111582368A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010377094.X
申请日：2020-05-07
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种基于事故统计数据的乘用车辆安全性能综合评价方法，包括：步骤1，收集事故数据并筛选出适用于分析乘用车碰撞攻击性及耐撞性的事故数据；步骤2，根据事故数据的记录特征对关键控制变量进行提取；步骤3，根据提取的关键控制变量构建贝叶斯分层有序logit回归模型，将所述步骤1获得的事故数据输入到贝叶斯分层有序logit回归模型中，采用贝叶斯统计推断方法对模型参数进行估计。本发明能够获得车辆的碰撞攻击性能、自身乘员保护性能和自身结构防护性能三个方面的安全指标来综合评价乘用车辆的安全性能，能够处理隐含在事故数据中的事故与车辆双层嵌套结构，提供更加准确的参数估计值，从而得到更加精准的评价结果。
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公开(公告)号：CN110276955A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910651310.2
申请日：2019-07-18
申请人： 中南大学
摘要： 本发明涉及一种面向出行者个人感知的交通拥堵状态评价方法，通过设计交通状态主观感知实验，收集出行者对交通拥堵状态的感知数据，基于交通流客观状态参数，运用面向多源层级数据的统计建模技术将道路条件和交通流客观参数与出行者个体属性参数相结合，量化出行者个体的拥堵感知差异，从而获得面向出行者个人感知的交通拥堵状态评价结果，使交通拥堵状态的评价结果贴合出行者的主观感知。
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公开(公告)号：CN113470362B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110932493.2
申请日：2021-08-13
申请人： 中南大学
摘要： 本发明属于城市道路交通拥堵状态评价技术领域，特别是涉及一种基于SVR‑DEA模型的城市路段交通拥堵时空精准判别方法。所述方法包括：获取目标区域各路段的交通流历史数据，并进行预处理；构建非线性支持向量回归模型，采用预处理后的交通流动态数据对模型进行训练和测试，获得短时交通流时空预测模型；预测各路段在预测时段的交通状态，并采用粗糙式拥堵评价模型进行拥堵等级划分；构建数据包络分析模型，选取粗糙式划分等级作为输入并求解模型获得各拥堵路段的综合指数；根据各拥堵路段的综合指数与最畅通等级的综合指数，获得预测时间段内各路段拥堵水平的精确划分结果。该方法可以广泛应用于城市道路交通拥堵状态评价领域。
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公开(公告)号：CN110379161B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910651997.X
申请日：2019-07-18
申请人： 中南大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明公开了一种城市路网交通流量分配方法，包括：居民出行安全考量择路行为调查，获取出行者安全考量择路行为调查结果；城市路网安全性能调查，获取城市路网各路段的安全性能数据；安全择路模型参数计算，获得模型中的参数值；采用安全择路模型，分配路网流量，获得均衡状态下各路段的交通流量。本发明从出行者的安全择路行为出发，构建交通分配模型，能够在出行者同时考虑路径安全因素和效率因素时更加准确的分配路网交通流量，弥补了传统交通分配方法在考虑出行者安全考量择路行为方面的不足。
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