交通意外 交通事故的简单统计

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英国车祸数据（2005-2015）

针对道路交通事故频数预测常见方法――对数一线性模型中弹性系数假定为常数，简化了探索性变量之间相互关系的局限性，提出了基于超越对数函数的道路交通事故频数预测方法．该方法采用动态弹性系数，选择路段长度和年平均车流量两个探索性变量以预测道路交通事故频数，通过运用加拿大安大略省道路交通事故数据对其有效性进行了实例验证，并与对数一线性模型进行了对比．研究结果表明：超越对数函数模型具有更好的拟合优度，其动态弹性系数更接近真实情况．

为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度，在分析道路交通事故影响因素基础上，提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析，结合关联度值，筛选最小二乘向量机模型的输入变量，简化LS-SVM模型结构；然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法（DCW-APSO）对模型参数进行优化选取；最后应用模型预测1996—2000年的综合道路交通事故死亡率，并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明，相较其他预测模型，该模型具有较快的收敛速度，并能明显提高道路交通事故预测的精度。

马尔可夫链模型在交通事故预测中的应用，杨洋，，随着社会经济的飞速发展，带来了大量的信息和数据，所以现今对数据的整理挖掘及根据现有事件的数据对将来做出预测等信息处理技术

加州交通事故可视化 2003 年至 2012 年加利福尼亚州交通事故数据的简单 24x7 图表。 数据来源于 由创建 要创建 csv，请在包含来自上述 SWITRS 链接的数据的目录中的 sqlite3 命令行会话中运行以下命令： .mode csv .import collisions_2003to2012.csv collisions .headers on .output csv SELECT CAST(TIME_ AS INTEGER) / 100 AS HOUR, DAYWEEK, COUNT(*) AS TOTAL, SUM(CAST(ETOH == 'Y' AS INTEGER)) AS ALCOHOLRELATED, SUM(CAST(CRASHSEV == 1 AS INTEGER)) AS FATAL, S

基于计算机视觉的交通事故现场信息分析系统.pdf

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