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基于面板数据的高速公路事故预测模型（2010年）

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简介：
本研究构建了一个基于面板数据的高速公路事故预测模型，旨在分析2010年中国高速公路上交通事故的影响因素，并进行预测。 使用Panel Data模型对不同路段的交通事故进行统计回归分析，可以识别出各路段样本之间的固有差异以及不可观测变量的影响。作者详细介绍了个体固定效应模型和随机效应模型的建立过程及相关的检验方法，并以京津塘高速为例，分别构建了一般混合回归模型、个体固定效应模型和随机效应模型。通过Hausman检验比较不同模型的效果后，最终得出结论：个体固定效应模型更为合理且适用于高速公路事故分析。

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  • 基于面板数据的高速公路事故预测模型（2010年）
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    本研究构建了一个基于面板数据的高速公路事故预测模型，旨在分析2010年中国高速公路上交通事故的影响因素，并进行预测。 使用Panel Data模型对不同路段的交通事故进行统计回归分析，可以识别出各路段样本之间的固有差异以及不可观测变量的影响。作者详细介绍了个体固定效应模型和随机效应模型的建立过程及相关的检验方法，并以京津塘高速为例，分别构建了一般混合回归模型、个体固定效应模型和随机效应模型。通过Hausman检验比较不同模型的效果后，最终得出结论：个体固定效应模型更为合理且适用于高速公路事故分析。
     
  • 2019年英国高速公路事故数据集
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    该数据集收录了2019年度英国所有高速公路发生的交通事故记录，涵盖时间、地点及事件详情等信息，为交通安全研究提供详实依据。 这个数据集非常适合有兴趣进行交通事故预测的研究者使用。它包含了事故等级、天气状况、驾驶员情况、路面条件以及检测点位置等几十项详细信息。
     
  • 昆石高速公路事故统计数据
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    该文统计分析了昆石高速公路上发生的交通事故数据，旨在揭示事故发生的原因、类型及时间分布等特征，为交通安全改善提供参考依据。 昆石高速5年交通事故数据。
     
  • 个人整理的2019年英国高速公路事故数据集，适用于交通事故预测等领域分析
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    本数据集收录了2019年度英国高速公路发生的各类事故记录，涵盖时间、地点及事故类型等信息，旨在为交通规划者和研究者提供有力的数据支持，助力于道路安全改进及事故趋势预测。 这段文字描述了交通事故的相关因素，包括车辆数量、公路等级、道路类型、限速规定、交叉口情况、照明条件、天气状况、路面状态以及伤亡人数和事故的严重程度。
     
  • 英国2019年高速路交通事故数据集
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    本数据集收录了2019年度英国高速公路上发生的各类事故记录，详尽分析交通状况与安全问题。 这个数据集非常适合希望进行交通事故预测的研究者使用。它包含了事故等级、天气状况、驾驶员情况、路面条件以及检测点位置等多项详细信息，并且还包括根据英国地图上的检测点位置一一对应找到的交通流数据，非常有价值。
     
  • 车辆事故预测模型：基于CDAC项目的天气数据分析
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    本项目旨在通过分析CDAC项目中的气象数据，构建车辆事故预测模型，以减少恶劣天气条件下的交通事故。 在快节奏的生活中，人们往往驾驶得比较急躁。每个人都急于到达目的地，这可能导致致命事故的发生。有时，这些事故并非完全由驾驶员的失误引起，而是由于恶劣天气或道路状况不佳造成的，并且有时候会导致人员伤亡以及财产损失。 这项研究的目标是预测不同天气条件下可能引发交通事故的情况，以帮助保险公司、交通管理部门及市民提前做好防范措施。在此项目中，我们将利用各种参数来判断是否会发生事故。这些参数包括但不限于车辆的速度、降雨强度、风向、道路的湿滑程度与当前时间段内的光照状况等。 通过这项研究和模型的应用，可以更好地理解天气因素对交通事故的影响，并为预防此类事故发生提供科学依据和支持。
     
  • 基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测PyTorch源码及数据集.zip
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    本资源包含使用PyTorch实现的基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测模型代码和相关数据集，适用于交通流分析与自动驾驶研究。 使用PyTorch实现基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测的方法如下： 第一步：进行轨迹数据滤波。将原始US101和I-80的数据放入指定文件夹中，运行trajectory_denoise.py代码。 第二步：移除不必要的特征并添加新的特征，通过执行preprocess.py脚本实现这一过程。 第三步：根据需要加入横向与纵向的速度及加速度特性。这可以通过运行名为add_v_a.py的程序来完成。 第四步：采用滑动窗口方法提取8秒轨迹序列，使用代码文件“final_DP.py”进行处理。 第五步：合并US101和I-80的数据集，并为确保数据均衡性和充分利用数据集资源，随机选取了十组样本。每组按照6:2:2的比例分配给训练、测试及验证用途；通过运行merge_data.py脚本完成这些操作。 接下来进行模型的训练与评估： 1. 训练MTF-LSTM模型：使用代码文件“MTF-LSTM.py”。 2. 训练增强版SP模块的MTF-LSTM-SP模型：执行程序“MTF-LSTM-SP.py”。 以上步骤完成后，训练好的两个版本的LSTM模型将被保存在指定的algorithm文件夹内。