基于贝叶斯模型的高速公路合流区交通冲突预测  

Prediction of Traffic Conflict in Expressway Merging Area Based on Bayesian Model

作　　者：王文博[1] 严锋[1] WANG Wen-bo;YAN Feng(CCCC First Highway Consultants Co.Ltd.,Xi'an 710075,China)

机构地区：[1]中交第一公路勘察设计研究院有限公司,西安市710075

出　　处：《公路》2023年第7期328-332,共5页Highway

基　　金：2020年度交通运输行业重点科技项目清单,项目编号2020-MS5-150。

摘　　要：针对高速公路合流区交通流线复杂、事故安全隐患大的问题,考虑到交通冲突数据的离散性及异质性的特点,构建泊松-对数正态分布模型(PLN)及随机参数泊松-对数正态模型(RP-PLN);采用贝叶斯估计方法推导模型参数的后验分布,运用马尔可夫链蒙特卡罗仿真方法标定模型参数;最后,利用方差信息准则(DIC)比较PLN及RP-PLN模型的拟合优度和精度。结果表明:随机参数泊松-对数正态模型比泊松-对数正态分布模型拟合优度更高。In order to solve the problems of complex traffic flow lines and large accident safety risks in the confluence area of expressway,the Poisson Lognormal distribution model(PLN) and random parameter Poisson Lognormal model(RP-PLN) are constructed considering the discrete and heterogeneous characteristics of traffic conflict data.The Bayesian estimation method is used to deduce the posterior distribution of model parameters,and Markov chain Monte Carlo simulation method is used to calibrate model parameters.Finally,variance information criteria(DIC) are used to compare the goodness of fit and accuracy of PLN and RP-PLN models.The results show that the random parameter Poisson Lognormal(RP-PLN) model has better goodness of fit than the Poisson Lognormal traffic conflict model.

关 键 词：交通工程 交通冲突 高速公路合流区 贝叶斯方法 

分 类 号：U491.112[交通运输工程—交通运输规划与管理]