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基于超越对数函数的道路交通事故频数预测
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Research on Traffic Accident Frequency Prediction Based on Translog Production Function
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    针对道路交通事故频数预测常见方法——对数-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-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.

    Abstract:

    Aiming at the limitation of the traditional log-linear model widely applied to frequency prediction of traffic accidents, in which the elasticity is assumed as constant and the interrelation of the explosive variables is simplified, a new frequency prediction model of traffic accidents based on translog production function was proposed. Adopting a dynamic elasticity, the model predicts the accident frequency according to two major variables: traffic flow and the length of section. The Ontario accident statistics from Canada has verified its effectiveness and better goodness of fit compared with the traditional log-linear model.

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李蓉,刘湘,刘坚.基于超越对数函数的道路交通事故频数预测[J].湖南大学学报:自然科学版,2013,40(4):49~54

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