道路交通事故及其严重程度影响因素研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-17页 |
| 1.2.1 宏观分析 | 第9-11页 |
| 1.2.2 微观分析 | 第11-17页 |
| 1.3 研究内容和目的 | 第17-19页 |
| 2 交通事故宏观分析 | 第19-31页 |
| 2.1 面板数据模型简介 | 第19-21页 |
| 2.1.1 面板数据定义 | 第19-20页 |
| 2.1.2 面板数据模型分类 | 第20页 |
| 2.1.3 模型的选择方法 | 第20-21页 |
| 2.2 变量选取及数据整理 | 第21-23页 |
| 2.3 建立面板数据模型 | 第23-24页 |
| 2.4 模型结果分析 | 第24-27页 |
| 2.5 空间面板数据模型的建立 | 第27-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于回归模型的交通事故微观分析 | 第31-41页 |
| 3.1 样本数据整理 | 第31-34页 |
| 3.2 回归模型简介 | 第34-35页 |
| 3.3 回归模型对比及结果分析 | 第35-40页 |
| 3.3.1 模型检验 | 第35-36页 |
| 3.3.2 模型结果分析 | 第36-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于贝叶斯网络模型的交通事故微观分析 | 第41-55页 |
| 4.1 贝叶斯分类器简介 | 第42-47页 |
| 4.1.1 树形朴素贝叶斯分类器 | 第42-43页 |
| 4.1.2 马尔科夫毯贝叶斯分类器 | 第43-46页 |
| 4.1.3 参数学习方法 | 第46页 |
| 4.1.4 模型验证方法 | 第46-47页 |
| 4.2 树形朴素贝叶斯网络模型 | 第47-50页 |
| 4.3 马尔科夫毯贝叶斯网络模型 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 基于交通事故分析的交通安全管理对策 | 第55-58页 |
| 5.1 基于宏观分析的安全管理对策 | 第55-56页 |
| 5.2 基于微观分析的安全管理措施 | 第56-58页 |
| 6 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 研究成果与结论 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录A 有序Logistic模型的参数标定结果 | 第64-71页 |
| 附录B 树形朴素贝叶斯网络模型条件概率表 | 第71-76页 |
| 附录C 马尔科夫毯贝叶斯网络模型条件概率表 | 第76-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
