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基于梯度关联规则的老年行人交通事故风险识别 被引量：6
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作者 袁振洲 郭曼泽 +1 位作者 彭泳鑫 杨洋 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期195-208,共14页
为构建老年行人交通事故严重程度风险关联因素识别方法体系,本文应用极限梯度提升关联规则挖掘算法(Extreme Gradient Boost-Apriori,XGB-Apriori)识别城市道路老年行人交通事故风险因子。运用机器学习优化关联规则算法结构,通过机器学... 为构建老年行人交通事故严重程度风险关联因素识别方法体系,本文应用极限梯度提升关联规则挖掘算法(Extreme Gradient Boost-Apriori,XGB-Apriori)识别城市道路老年行人交通事故风险因子。运用机器学习优化关联规则算法结构,通过机器学习库scikit-learn中XGBoost(Extreme Gradient Boost)算法与SFM(Select From Model)特征选择类功能实现变量特征值的选择。进而,对Apriori算法设置有序定向约束,得到适用于交通事故致因分析的数据挖掘技术。通过逐层迭代识别关联项,选取频繁项集,总结高置信度、高提升度的关联规则。关联因素模型评估结果表明,本文采用的SFM功能准确度可达78.31%,关联规则XGB-Apriori算法较传统算法精度提升了91%。挖掘结果显示,驾驶员与行人的自身特征、车辆特征、碰撞状态以及道路特征均对老年行人交通事故的严重程度具有重要影响。其中,男性驾驶员造成的行人死亡事故频次较高,女性驾驶员造成的受伤事故频次较高;大型、重型车辆(SUV、卡车、施工车)发生死亡事故频次相对小轿车更高;位于匝道等道路线型弯曲的坡道中,老年行人发生致死交通事故的频次相对线型缓和路段更高。本文对老年行人交通事故耦合因素全面识别并针对性提出风险防控精准预判方法,为有效保护道路弱势群体提供必要的理论支持。 展开更多
关键词 交通工程 事故风险识别 APRIORI算法 老年行人 XGBoost算法 行人交通事故 机器学习
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信号交叉口过街老年人比例与行人步行速度关系分析 被引量：11
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作者 张惠玲 葛鹏 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第18期287-292,共6页
为了对不同老年人混入比例下的行人步行速度进行较细致的分析,进而确定老年人比例达到一定程度时的行人信号设置依据,以重庆市3个信号交叉口以及一路段的老年人和成年人过街情况为分析对象,通过现场观测和后期人工提取获取了相关参数。... 为了对不同老年人混入比例下的行人步行速度进行较细致的分析,进而确定老年人比例达到一定程度时的行人信号设置依据,以重庆市3个信号交叉口以及一路段的老年人和成年人过街情况为分析对象,通过现场观测和后期人工提取获取了相关参数。使用统计学的方法,对比分析了老年人和成年人、不同信号交叉口设施设置情况下的步速等特征。最后借助微观仿真软件,使用未知拐点的回归模型分析了老年人的比例与行人步行速度的关系,结果表明:老年人比例超过14%时,行人的步行速度出现显著的变化,进而提出老年人比例超过14%时,建议信号交叉口的步行速度设计值为0.97 m/s。研究成果可以为老年人通行需求较多的信号交叉口行人信号配时提供基础。 展开更多
关键词 行人交通 老年人比例 步行速度 阈值 回归模型 VISSIM仿真
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