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Updated: Jun 14, 2025

An R-Based Landscape Validation of a Competing Risk Model
Published on: September 16, 2022
量化风险因素对区域自行车撞车频率的异质性影响:聚类和随机参数模型的混合方法
Hongliang Ding1, Ruiqi Wang2, Tao Li2
1Institute of Smart City and Intelligent Transportation, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, Sichuan, China.
本研究引入了一种混合方法来分析自行车撞车频率,同时解决内部和外部未观察到的因素. 新方法提高了道路安全干预措施的预测准确性.
科学领域:
- 运输安全分析分析
- 事故数据的统计建模.
背景情况:
- 许多研究都承认事故数据的内部和外部异质性.
- 现有的研究往往从单一的角度来研究未被观察到的异质性,限制了全面的分析.
- 在碰撞频率分析中,同时调查来自内部和外部未观察到异质性的偏差存在一个差距.
研究的目的:
- 提出和验证一种混合方法,将隐性类集群分析 (LCA) 和随机参数负二项式回归 (RPNB) 结合起来,用于自行车撞车频率分析.
- 同时探索风险因素与自行车撞车频率之间的关联,同时考虑内部和外部未观察到的异质性.
- 增强对不同自行车骑行者群体及其特定碰撞风险因素的理解.
主要方法:
- 隐藏类集群分析 (LCA) 用于根据性别,旅行目的,天气和光线条件等特征将自行车撞车数据分为三个不同的集群.
- 应用随机参数负二项回归 (RPNB) 来开发每个集群和整体模型的分离撞击频率模型.
- 事故地点的区域因素被用作独立变量,不同集群的事故频率作为依赖变量.
主要成果:
- 拟议的混合LCA-RPNB方法与只考虑一种类型异质性的模型相比,显示出更高的适合性和预测性能.
- 混合模型实现了Akaike信息标准 (AIC),贝叶斯信息标准 (BIC),平均绝对误差 (MAE) 和根平均平方误差 (RMSE) 的较低值.
- 该研究成功地同时检查了自行车撞车频率因素的内部和外部异质性.
结论:
- 混合LCA-RPNB方法提供了一种更全面,更准确的方法来分析自行车撞车频率,通过解决多个未观察到异质性的来源.
- 这种方法为决策者和城市规划者提供了有价值的见解,以制定有针对性和有效的道路安全干预措施.
- 了解不同的骑自行车人群及其独特的风险因素对于提高骑自行车安全至关重要.
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