基于分位数回归的高速公路交通事故预测
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义及目的 | 第9-10页 |
| 1.2.1 研究意义 | 第9页 |
| 1.2.2 研究目的 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第15-17页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 研究技术路线 | 第16-17页 |
| 第二章 交通事故预测方法研究 | 第17-28页 |
| 2.1 事故分析常见问题 | 第17-19页 |
| 2.1.1 交通事故数据常见特征 | 第17-18页 |
| 2.1.2 交通事故分析常见问题 | 第18-19页 |
| 2.2 交通事故预测方法研究 | 第19-27页 |
| 2.2.1 回归模型法 | 第20-24页 |
| 2.2.2 神经网络法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 时间序列法 | 第25-26页 |
| 2.2.4 灰色预测法 | 第26-27页 |
| 2.3 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 交通事故道路环境因素影响分析 | 第28-41页 |
| 3.1 概述 | 第28-29页 |
| 3.2 道路线形因素 | 第29-36页 |
| 3.2.1 平面线形 | 第29-33页 |
| 3.2.2 纵断面线形 | 第33-35页 |
| 3.2.3 平纵线形组合 | 第35-36页 |
| 3.3 道路特殊路段 | 第36-37页 |
| 3.3.1 桥梁 | 第36-37页 |
| 3.3.2 隧道 | 第37页 |
| 3.4 交通环境因素 | 第37-40页 |
| 3.4.1 交通量 | 第37-39页 |
| 3.4.2 交通组成 | 第39页 |
| 3.4.3 车速 | 第39-40页 |
| 3.5 小结 | 第40-41页 |
| 第四章 数据采集与处理 | 第41-51页 |
| 4.1 数据采集 | 第41-44页 |
| 4.1.1 交通事故数据 | 第41-42页 |
| 4.1.2 车检器数据 | 第42页 |
| 4.1.3 高速公路联网收费数据 | 第42-43页 |
| 4.1.4 道路属性数据数据 | 第43-44页 |
| 4.2 数据整理 | 第44-47页 |
| 4.2.1 路段长度划分 | 第44页 |
| 4.2.2 自变量选取 | 第44-46页 |
| 4.2.3 数据整理 | 第46-47页 |
| 4.3 数据分析 | 第47-50页 |
| 4.3.1 数据特征分析 | 第47-49页 |
| 4.3.2 数据分析常见问题 | 第49-50页 |
| 4.4 小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于分位数回归的交通事故预测 | 第51-69页 |
| 5.1 分位数回归 | 第51-55页 |
| 5.1.1 分位数回归基本原理 | 第52-54页 |
| 5.1.2 参数估计 | 第54-55页 |
| 5.2 事故数据分位数回归 | 第55-57页 |
| 5.2.1 事故数据分位数回归 | 第55-56页 |
| 5.2.2 结果分析 | 第56-57页 |
| 5.3 交通事故预测 | 第57-59页 |
| 5.3.1 历史数据法 | 第58-59页 |
| 5.3.2 概率法 | 第59页 |
| 5.4 实例分析 | 第59-67页 |
| 5.4.1 结果分析 | 第59-66页 |
| 5.4.2 交通事故预测 | 第66-67页 |
| 5.5 小结 | 第67-69页 |
| 第六章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 主要研究结论 | 第69页 |
| 6.2 研究展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 硕士在读期间发表的论文 | 第76页 |
