山区双车道公路尾随相撞事故与道路线形的关系

为了改善我国山区双车道公路的安全状况,选取负二项分布作为回归分析的模型基础,应用同向纵坡的概念将甘肃省某山区双车道公路长为139 km的路段划分成94个同向纵坡单元,运用Stata 9.0统计软件对该路段内2003—2005年所发生的100起尾随相撞事故与8个反映道路设计要素的线形变量进行了广义的负二项回归分析.结果表明,山区双车道公路上的尾随相撞事故与累计坡长呈很强的正相关关系,累计坡长越长,尾随相撞的事故数越多.     

高速公路事故预测模型

为了掌握高速公路未来的安全状况,通过有效地控制各种影响因素,减少交通事故,增进高速公路安全,在路段划分和影响因素分析的基础上,利用收集的多条高速公路数据建立了基于广义线性回归的高速公路事故预测模型,通过比较泊松、负二项、零堆积泊松和零堆积负二项4种概率分布模型回归的结果,最终确定了负二项分布形式的事故预测模型,并利用弹性分析的方法确定了模型中单个变量对事故的边际影响.研究表明:环境变量和交通流变量对事故的发生有较大影响.     

信号交叉口交通事故频次显著影响因素的作用

为了分析信号交叉口几何设计及其他交通相关因素对安全的影响,搜集了北京市87个信号交叉口4年的轻伤及以上伤亡事故及相关交通信息,构建了事故纵向数据样本。利用基本负二项回归模型和分别基于3种作业相关结构的广义估计方程负二项模型对数据样本进行拟合。通过累积残差检验比较了4种回归模型对数据样本的拟合性能。结果表明,基于自回归型相关结构的广义估计方程负二项回归模型具有最优拟合效果。利用该模型对影响轻伤及以上伤亡事故发生的各显著因素作用进行了估计,并与基本负二项回归模型所估计的结果进行了比较,说明了时间相关性对模型估计的影响。     

基于交通冲突的长纵坡路段追尾风险评估及预测

通过无人机航拍、雷达测速与人工现场调查对山区长纵坡路段的车辆轨迹与交通流数据进行采集。基于交通冲突技术给出长纵坡路段车辆碰撞时间及冲突所引发追尾事故概率的计算方法,基于动能守恒定律给出长纵坡路段追尾事故的碰撞动能损失量,分别用于量化车辆追尾冲突与事故后果的严重性。构建了追尾风险指数,用于评价长纵坡路段的追尾风险程度。分别运用零膨胀负二项回归（ZINB）与有序Logistic回归对追尾冲突频次与追尾风险等级进行预测,并分析交通流特性对其产生的影响。结果得出：零膨胀负二项回归对上坡与下坡方向冲突频次的预测效果较好,R2分别为0.556与0.482;有序Logistic回归对上下坡追尾风险等级的预测效果极佳,R2分别约为0.643与0.632。车速、加速度、交通量与交通流车辆构成对冲突数量与追尾风险程度的影响存在差异。     

带延迟的双险种复合负二项风险模型

针对随着保险公司风险经营规模的不断扩大,单险种风险模型存在局限性的问题,研究了带延迟的双险种复合负二项风险模型,并给出了该模型的破产概率的一般表达式.     

整数值时间序列的拟似然推断

基于推广的负二项稀疏算子利用预设新息过程分布法构造一个一元 INAR(1) 模型,给出了模型的概率性质并利用拟似然估计方法对模型进行了参数估计,同时也考虑了最小二乘法、极大似然估计方法。通过数值模拟评估了这些估计方法的有效性,并应用实际数据给出模型的应用,通过比较得出基于推广的负二项稀疏算子带有几何新息过程的INAR(1)是更适合数据的模型。     

山区双车道公路摩托车事故黑点及致因集成分析

为治理山区双车道公路突出的摩托车事故问题,结合山区公路特性提出了摩托车事故黑点鉴别及致因分析集成方法.基于移动步长法比较事故密度选取最佳移动步长,采用累计频率法对黑点进行初选,再将研究路段按线形划分为直线路段、纵坡路段、平曲线路段和平纵组合四类,利用正态分布曲线模型计算各类线形路段黑点阈值进行黑点精确识别.利用Logistic模型对黑点进行事故致因分析,获取摩托车事故的主要诱因.以典型山区双车道公路云南省元双公路为例,进行实例分析.结果表明:元双公路摩托车事故初选黑点12段,共3.2 km,精确识别黑点8段,共2.8 km;曲线路段黑点的危险性整体高于直线路段黑点,有坡路段黑点危险性整体高于无坡路段黑点,直线路段、纵坡路段、平曲线路段和平纵组合路段事故黑点的判别阈值分别为60.8、68、62、69.3;驾驶员年龄、事故时段和事故形态与各类线形路段的摩托车黑点事故相关性较高,纵坡路段事故黑点的主要诱因为黑夜、单车参与事故;平曲线路段和平纵组合路段事故黑点的主要诱因为黑夜、单车参与事故、低龄驾驶员.     

0?1膨胀负二项回归模型在COVID?19疫情分析中的应用

在公共卫生等应用领域，经常会同时出现零观测值、一观测值较多的情况. 为更好地拟合这类数据，采用0?1膨胀负二项分布及其回归模型进行分析. 在数据扩充基础上，结合Pólya?Gamma潜变量对模型参数进行贝叶斯推断. 最后，对我国湖北省2019冠状病毒病(COVID?19)死亡数据集进行分析. 研究表明，0?1膨胀负二项回归模型能够达到更好的拟合效果.     

面板数据模型分析及交通事故预测

构建了一种基于面板数据的空间非集计模型——负二项面板模型,包括混合效应、固定效应和随机效应3种类型,以同性质路段为研究单元,选取道路线形、交通特性、土地利用和降雨量等影响因素,利用事故率比例指标IRR,分析和预测未受伤事故、受伤事故、死亡事故和事故总数等4种类型事故,并通过F检验和Hausman检验以及对数似然值和离差信息准则DIC,对比分析3种类型模型的拟合效果。发现协变量对各类型交通事故的影响作用和统计显著性不尽相同,如限速每增加1.609km/h(1mile/h),未受伤事故、受伤事故、事故总数分别减少3.89%、2.24%和2.79%,而死亡事故增加6.38%。研究结果表明:负二项面板固定效应模型比混合模型和随机效应模型更优,另外越严重的事故,模型拟合效果越好。     

同时考虑状态和变量模糊性的可靠性灵敏度分析方法

文章同时考虑状态和变量的模糊性,提出了模糊随机可靠性灵敏度分析的通用数字方法,推导了模糊随机可靠性灵敏度数字模拟解的方差和变异系数。当模糊变量隶属函数为正态型时,可将模糊随机可靠性灵敏度转化为随机可靠性灵敏度。针对工程中常见的对称三角型隶属函数,基于尾部拟合误差平方和最小的原则,提出一种模糊变量隶属函数近似等价正态化的最小二乘方法。计算结果表明:最小二乘法近似精度较高,是一种工程可选方法。同时发现,状态模糊性对失效概率及可靠性灵敏度结果都有较大影响,忽略客观存在的状态模糊性,有可能得到偏危险的评估结果。     

保费收取次数为负二项随机序列的风险模型

讨论了保费收取次数是负二项随机序列时的情形,得到了破产概率满足的Lundberg不等式和破产概率的上界.     

基于驾驶员操纵强度的公路几何设计探析

在公路几何设计中,应充分考虑驾驶员的操纵强度要求,为驾驶员提供一个宽松舒适的道路环境,减轻驾驶员在驾驶过程中的操纵强度。从平面线形、纵断面线形、横断面以及平纵面组合设计四个方面初步讨论了公路几何设计与驾驶员操纵强度的关系,以及公路几何设计中应注意的问题。     

保费收取次数为负二项随机序列的复合泊松风险模型的破产概率

在经典的风险模型的基础上,考虑保费收取次数为负二项随机序列且保单的保费为随机变量,而索赔过程为复合Poisson过程时的情形,得到了破产概率以及Lundberg不等式.     

一个组合公式的概率证明和代数证明

通过一个概率问题,给出二项分布与负二项分布的一种联系,从而建立一个组合公式,并由概率思维方式与代数方式给出证明.     

保费收取次数为负二项随机序列的复合泊松风险模型的破产概率

在经典的风险模型的基础上，考虑保费收取次数为负二项随机序列且保单的保费为随机变量，而索赔过程为复合Poisson过程时的情形，得到了破产概率以及Lundberg不等式．     

高速公路几何线形综合指标三维空间描述模型

为综合评判公路线形的客观安全性,根据公路平、纵、横线形技术指标对车速及公路安全性的影响机理、考虑驾驶员的驾驶行为,分别构建表征线形平、纵、横几何特征的函数;基于空间几何学原理及公路线形设计特点,以平、纵线形综合指标为主,横断面线形指标作为修正的方式,并考虑桥梁、隧道等结构物的影响,建立包括曲率、曲率变化率、曲线转角、纵坡度、车道宽度等指标的三维公路线形综合指标描述模型,解决了运行车速的预测和公路线形安全性评价中的关键技术问题.     

双险种风险模型的破产概率

在经典的风险模型的基础上,建立了保费收取次数是负二项随机序列,索赔额为poisson过程,负二项分布的和的风险模型,并且得出了Lundberg不等式和最终破产概率公式。     

Role of street patterns in zone-based traffic safety analysis

Although extensive analyses of road segments and intersections located in urban road networks have examined the role of many factors that contribute to the frequency and severity of crashes, the explicit relationship between street pattern characteristics and traffic safety remains underexplored. Based on a zone-based Hong Kong database, the Space Syntax was used to quantify the topological characteristics of street patterns and investigate the role of street patterns and zone-related factors in zone-based traffic safety analysis. A joint probability model was adopted to analyze crash frequency and severity in an integrated modeling framework and the maximum likelihood estimation method was used to estimate the parameters. In addition to the characteristics of street patterns, speed, road geometry, land-use patterns, and temporal factors were considered. The vehicle hours was also included as an exposure proxy in the model to make crash frequency predictions. The results indicate that the joint probability model can reveal the relationship between zone-based traffic safety and various other factors, and that street pattern characteristics play an important role in crash frequency prediction.