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基于贝叶斯Logit模型的死亡事故发生概率分析

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为了进一步提高交通安全水平,揭示死亡交通事故发生概率的主要影响因素,通过对2013-2018年淄博市境内伤亡交通事故数据的统计描述与深度解析,采用Logit回归的方法对交通事故死亡发生概率及其影响因素进行分析和描述,建立了贝叶斯Logit事故分析模型;利用极大似然法对模型初始参数进行估计,并基于吉布斯采样的蒙特卡洛马尔科夫链算法对模型参数后验分布进行迭代计算和标定;根据接收者操作特性曲线对模型拟合优度进行评价.研究结果表明:①凌晨时段(0:00-7:00)发生死亡事故的概率最高,早高峰时段(7:00-10:00)发生死亡事故的概率是凌晨时段的0.83倍;②发生严重的交通事故时,单方事故出现人员死亡的概率是多方事故的2.08倍;③雨天出现死亡交通事故的概率是晴天的1.12倍,雪天发生死亡交通事故的概率是晴天的0.34倍,并且死亡事故的发生概率随着能见度的降低而升高.
Analysis of the incidence of death accidents based on Bayesian Logit model

魏福禄、蔡正干、闫仲荣、李平凡、郭永青、陈龙

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山东理工大学交通与车辆工程学院,山东淄博255000

东南大学交通学院,江苏南京211102

淄博市公安局交通警察支队事故处理科,山东淄博255000

公安部交通管理科学研究所,江苏无锡214000

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交通安全 事故风险 贝叶斯Logit模型 死亡事故 蒙特卡洛马尔科夫链

国家自然科学基金资助项目江苏省博士后科研资助计划项目

719011342018K118C

2021

10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2021.1054

广西大学学报(自然科学版)
广西大学

广西大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.767
ISSN：1001-7445
年,卷(期)：2021.46(4)
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