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基于实时交通流的事故风险评估与分析模型 被引量：4
1
作者 马新露 樊博 +2 位作者 陈诗敖 马筱栎 雷小诗 《华南理工大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2021年第8期19-25,34,共8页
为根据道路实时交通流运行状况针对性地制定安全管理方法,使用高速公路事故数据和实时交通流数据建立了事故风险评估与分析模型。采用匹配式病例-对照研究方法构建实验样本集,通过随机森林算法从构建的多个交通流变量中筛选出影响事故... 为根据道路实时交通流运行状况针对性地制定安全管理方法,使用高速公路事故数据和实时交通流数据建立了事故风险评估与分析模型。采用匹配式病例-对照研究方法构建实验样本集,通过随机森林算法从构建的多个交通流变量中筛选出影响事故风险最重要的部分变量,以此建立支持向量机事故风险评估模型,并比较了不同核函数下模型的评估能力;同时为了探索不同病例-对照配对比对模型评估结果的影响,以不同的配对比构建了多个实验样本集进行实验。结果表明,模型能有效地根据实时交通流来评估道路事故风险;研究还发现,增大事故-非事故配对比能在一定程度上提升模型预测能力,该配对比无须沿用经验法则取值,可根据实际需求分析确定。 展开更多
关键词 交通工程 高速公路 事故风险评估 支持向量机 病例-对照研究
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信息透明度与股价崩盘风险的多维实证研究 被引量：32
2
作者 江婕 王正位 龚新宇 《经济与管理研究》 CSSCI 北大核心 2021年第2期53-65,共13页
本文以2001—2017年中国A股上市公司为样本,分别从公开信息、私人信息、监管评价三个维度选取基于会计报表、市场交易和交易所评价的信息透明度指标,实证检验多维信息透明度与股价崩盘风险之间的关系。实证结果表明,不论是基于会计报表... 本文以2001—2017年中国A股上市公司为样本,分别从公开信息、私人信息、监管评价三个维度选取基于会计报表、市场交易和交易所评价的信息透明度指标,实证检验多维信息透明度与股价崩盘风险之间的关系。实证结果表明,不论是基于会计报表信息构建的应计盈余管理指标、基于市场交易信息构建的股价同步性波动指标,还是基于交易所评价的信息披露考评指标,都显著支持公司信息越不透明则未来股价崩盘风险越高的研究假设。进一步研究发现,多维信息透明度与股价崩盘风险之间都未呈现出非线性关系。因此,中国A股市场的制度建设目前仍应致力于改善信息披露质量和提高信息透明度。 展开更多
关键词 信息透明度 股价崩盘风险 应计盈余管理 股价同步性 信息披露考评
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基于交通冲突的高速公路实时安全状态评价研究 被引量：10
3
作者 江周 张存保 夏银霞 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期95-101,共7页
为实时评价高速公路交通流变化对其安全状态的影响,利用Vissim仿真试验模拟武汉市外环线一段高速公路的交通运行过程。根据仿真数据进行相关性分析,确定影响实时交通安全状态的主要因素,并建立基于实时交通流数据的交通冲突计算模型。... 为实时评价高速公路交通流变化对其安全状态的影响,利用Vissim仿真试验模拟武汉市外环线一段高速公路的交通运行过程。根据仿真数据进行相关性分析,确定影响实时交通安全状态的主要因素,并建立基于实时交通流数据的交通冲突计算模型。用美国I-794EB高速公路部分时段的实时交通流数据和交通事故数据,对该模型进行实例验证。结果表明,在事故发生前后邻近时间段内,交通冲突数C和交通安全实时评价指标(RTCI)均急剧变化,两者变化趋势相反。交通冲突数C能反映事故发生前、后交通安全状态的变化,可作为高速公路实时交通安全状态的评价指标。 展开更多
关键词 高速公路 实时事故风险 交通冲突 交通安全评价 VISSIM仿真
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高速公路路侧雷达布设间距对交通事故风险评估精度的影响
4
作者 杨东锋 戴杰 +2 位作者 张玥妍 韩磊 余荣杰 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2023年第2期28-35,共8页
高速公路通过布设毫米波雷达等新型检测设备,实现交通状态的精准感知,并为主动交通管控提供支撑。然而检测设备布设成本高,其布设间距需综合考虑成本约束和交通状态感知成效。为探究路侧毫米波雷达布设间距对交通事故风险评估精度的影响... 高速公路通过布设毫米波雷达等新型检测设备,实现交通状态的精准感知,并为主动交通管控提供支撑。然而检测设备布设成本高,其布设间距需综合考虑成本约束和交通状态感知成效。为探究路侧毫米波雷达布设间距对交通事故风险评估精度的影响,基于浙江省沪杭甬高速公路的实证数据开展研究。构建事故风险评估深度森林模型(deepforest,DF),应用滑动时空窗提取交通运行特征,并通过多层级联随机森林的集成建立交通运行特征与事故风险的关联关系;考虑路侧毫米波雷达感知范围,构建不同雷达布设间距下的交通运行数据集,开展布设间距对事故风险评估模型精度的敏感性分析。研究结果表明:DF模型曲线面积值(areaundercurve,AUC)为0.849,事故样本分类准确率为80.9%,高于传统的卷积神经网络模型(AUC值为0.741,准确率为75.2%)、随机森林模型(AUC值为0.715,准确率为70.8%);雷达布设间距与事故风险评估精度呈反比关系,且密集布设下模型精度提升的边际效应递减,当布设间距由1500m缩减至750m时,事故风险评估模型AUC值呈显著上升趋势,由0.794提升至0.853,布设间距由750m缩减至250m时,AUC值无明显变化。综上,雷达布设间距为750m可平衡布设成本和事故风险评估精度,成果可为高速公路车道级交通状态感知系统的规划设计提供决策依据。 展开更多
关键词 交通安全 交通事故 高速公路雷达布设 深度森林 事故风险评估模型 卷积神经网络
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