基于互信息贝叶斯网络的交通事故严重程度分析.docx

【交通事故严重程度分析】在交通安全领域，事故严重程度分析至关重要，尤其在省际客运行业中，由于其特性，事故风险多样，安全问题日益突出。通过对上海市2014年至2019年的事故数据分析，事故数量增加了80%，这强调了进行深入研究的必要性。学者们已从不同角度探讨了道路交通事故，如宗芳等利用结构方程模型和贝叶斯网络研究公交失火事故原因，Zhang Yingyu等人采用因果分类框架分析全国事故成因，而陈昭明等运用混合Logit模型探究事故严重程度与多种因素的关系。 本文旨在弥补现有研究的不足，特别是针对省际客运行业的综合成因分析。传统的回归模型分析在处理非线性问题时效果有限，且依赖于主观的问卷调查数据。因此，本文采用了贝叶斯网络分析，这是一种处理非线性问题的有效方法。通过引入一种基于类属性相依系数（CACC）的离散算法，对有限且分布不均的数据进行处理，以最大化利用数据中的信息。CACC算法通过评分函数衡量变量间的依赖程度，能避免过拟合，确保数据离散的质量。 在建模过程中，通过CACC算法对数据进行离散化，以便于后续的贝叶斯网络学习。然后，构建先验网络，通常依赖于专家知识或混合机器学习方法。考虑到排除主观误差，本文选择机器学习策略。考虑到互信息方法在处理小样本的高维数据方面的优势，但传统的互信息方法存在估计偏差和边定向问题，因此，文章提出了一个改进的互信息方法来构造先验网络，这有助于提高贝叶斯网络的学习效率和准确性。 在贝叶斯网络中，节点代表事故相关的因素（如人、车、路、环境等），边则表示因素之间的条件概率关系。通过比较多个先验网络的结构学习结果，选取最优模型来揭示事故严重程度的综合影响。这样的分析有助于行业管理部门更准确地识别事故风险，从而制定针对性的安全策略，降低事故率。 本文通过对省际客运行业交通事故严重程度的深度分析，运用了创新的建模方法，旨在克服现有研究的局限性，提供更加科学和客观的决策支持。这种方法论的贡献在于其处理小样本数据的能力，以及对既有数据的深入挖掘，有望为交通安全研究领域带来新的视角和实践指导。