基于经验贝叶斯法的道路事故预测分析研究  

Accident Prediction Analysis Based on EB Method

作　　者：李政[1,2] 程建川[1,2] 

机构地区：[1]东南大学交通学院,南京210096 [2]江苏省现代道路交通安全设计与评价联合培养研究生示范基地,南京210005

出　　处：《交通信息与安全》2011年第4期104-107,共4页Journal of Transport Information and Safety

摘　　要：传统事故预测模型存在对原始数据的序列性、分布性等方面高要求,以及预测精度的不足,利用经验贝叶斯法对先验信息(原始事故数据)进行调整,得到后验信息以形成更好的预测效果。就交通事故数据进行事前与事后累计统计分析,并对比其他预测模型证明经验贝叶斯法的预测结果更接近实际情形,基于经验贝叶斯法的此类模型可以提高小样本数据预测精度。The traditional accident prediction method demands a high reliability on the order and distribution of original crash data, but has unsatisfactory prediction. In this paper, a statistical approach-Empirical Bayesian （EB） method was used to obtain a better prediction. By adjusting priori information （original data）, EB method can get a posteriori information to form a better fine estimate. With the help of before-and-after analysis, the accuracy and validity were demonstrated through an actual numerical experiment. The EB method can improve the prediction.

关 键 词：事故多发段 历史数据 经验贝叶斯 事故预测 

分 类 号：U491.31[交通运输工程—交通运输规划与管理]