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2014年城市道路交通事故严重程度的影响因素分析

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简介：
本研究深入探讨了2014年中国城市道路交通事故的成因与影响要素，旨在为交通安全政策提供数据支持和理论依据。 根据乌鲁木齐市过去五年的交通事故统计数据，我们将事故分为严重事故与非严重事故两类。研究选取了13个潜在的影响因素作为自变量，并分析这些候选自变量与因变量之间的相关性，以确定最具关联性的因素组合。通过使用二项Logistic模型构建交通事故严重程度的预测模型，我们对模型参数进行了估计并对其可靠性进行了评估。这项研究为减少交通事故的严重程度提供了依据。

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  • 2014年城市道路交通事故严重程度的影响因素分析
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    本研究深入探讨了2014年中国城市道路交通事故的成因与影响要素，旨在为交通安全政策提供数据支持和理论依据。 根据乌鲁木齐市过去五年的交通事故统计数据，我们将事故分为严重事故与非严重事故两类。研究选取了13个潜在的影响因素作为自变量，并分析这些候选自变量与因变量之间的相关性，以确定最具关联性的因素组合。通过使用二项Logistic模型构建交通事故严重程度的预测模型，我们对模型参数进行了估计并对其可靠性进行了评估。这项研究为减少交通事故的严重程度提供了依据。
     
  • 道路交通事故中道路条件的影响因素分析与预防策略研究
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    本研究聚焦于探讨道路条件对道路交通事故发生率及严重性的影响，并提出有效的预防措施和改善策略。 道路交通事故的道路条件成因分析及预防对策研究指出，作为道路交通的基础设施和车辆行驶的基本条件，道路状况对交通安全具有重要影响。通过对沈大高速公路、辽宁省以及哈尔滨市大量事故数据的研究，可以深入探讨道路条件与事故发生之间的关系，并提出有效的预防措施。
     
  • 2005年人为因素对城市气温的影响分析
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    本研究探讨了2005年人为活动导致的城市热岛效应，分析了建筑物、交通和工业排放等因素对城市地表及大气温度的具体影响。 为了减轻城市的热岛效应，并为今后的城市规划提供科学合理的参考依据，本研究利用城市规划图和航空影像对某市区的下垫面进行分类。基于实地大气温度监测数据，采用相关分析法和多元回归分析法探讨了城市气温与区域绿化率、水面比率、建筑容积率以及人为排热等因素之间的关系。研究表明，在南开区全天及白天时段内，气温与上述因素存在显著线性关联；而在夜间，则仅有人为排热对气温有显著影响。此外，不同时间段下各影响因素对温度变化的影响程度也有所不同。
     
  • 利用贝叶斯网络进行城市道路交通事故分析（2011年）
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    本研究运用贝叶斯网络模型对2011年的城市道路交通事故数据进行了深入分析，旨在探索事故发生的概率模式及其影响因素。通过构建和验证模型，我们能够更好地理解事故发生的原因，并为预防措施提供科学依据。 基于5190起交通事故数据的分析，并结合专家知识和数据融合方法建立了城市道路交通事故分析的贝叶斯网络结构。采用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法对模型进行参数学习，通过该网络模型并运用联合树引擎推断了车辆类型、事故地点以及交通参与者等因素影响下的交通事故概率分布情况。结果显示：客货车等大型车辆发生侧面碰撞的概率为39.96%，高于其他车型；助力车和自行车在正面碰撞引发事故的可能性分别为39.01%和39.44%；因制动不当导致尾随碰撞事故发生可能性为46.12%；转向不当而引起的侧面碰撞概率则为5。
     
  • Matlab分时代码-交通影响预测：实时评估交通事故的影响
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    本项目运用MATLAB开发了用于实时分析与预测交通事故影响的分时代码系统，旨在提供及时有效的交通状况评估。 这些文件包含MATLAB代码，可用于预测洛杉矶市的实时短期和长期交通状况。数据集来源于LADOT（洛杉矶运输部）。所使用的算法是对协作上下文强盗策略的一种改进版本，其核心思想是：当不同传感器之间共享信息并在需要时互相预测其他传感器的状态时，可以提高预测准确性。 流量影响预测使用了JxBrowser，这是一个专有软件。JxBrowser的使用受其产品许可协议约束。如果有意在开发中应用该工具，请直接联系相关授权方获取更多信息。
     
  • 城市道路交通规划
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    《城市道路交通规划》是一门专注于优化和改善城市发展过程中交通系统的学科。它涉及道路设计、公共交通布局及交通管理策略等多个方面，致力于提高城市的出行效率与交通安全水平，促进经济繁荣和社会和谐发展。 该课程设计涉及使用C++语言编写的数据结构算法。
     
  • 基于JAVA的城市道路交通事故救援车辆调度系统的构建与实施
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    本项目致力于开发一个基于JAVA技术的城市道路交通事故救援车辆调度系统。该系统通过优化资源配置和提高响应效率，旨在快速有效地处理城市中的交通紧急事件，保障市民安全。 JAVA城市道路交通事故救援车辆调度系统设计与实现
     
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    本文深入探讨了eCognition软件中多尺度分割技术的关键参数及其对图像分类精度的影响，分析各种影响因素，并提供优化建议。 eCognition多尺度分割参数的影响因素解释涉及多个方面。这些影响因素包括影像的分辨率、光谱特性以及地物的空间分布特征。调整这些参数可以优化图像中的对象识别与分类效果，从而提高后续分析的准确性。在实际应用中，需要根据具体的研究区域和目标来选择合适的参数组合以达到最佳分割结果。
     
  • 关于我国外汇储备规模影响因素的回归分析研究（2014年）
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    本论文通过对2014年的数据进行回归分析，探讨了影响中国外汇储备规模的主要经济变量及其相互作用，为理解与预测中国的外汇储备提供了理论依据。 本段落基于外债余额、进出口差额、年均汇率和GDP规模这四个可量化的因素，运用回归分析方法构建了我国外汇储备的多元线性回归模型，并对各影响因素进行了比较分析，提出了优化外汇储备规模的相关建议。
     
  • 高频焊管温度监控系统的分析及影响因素（2011年）
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    本文基于2011年的研究，探讨了高频焊管生产中温度监控系统的重要性，并深入分析了影响其性能的关键因素。 针对高频焊管生产环境中测量条件恶劣及依赖经验观察来控制焊接温度的问题，本段落提出了一种高频焊管温度监控系统。该系统采用抗干扰能力强、精度高的比色测温仪采集焊接过程中的温度数据，并利用LabVIEW软件控制高频电源的输出功率以实现对温度的有效调节。通过PID（比例-积分-微分）控制器的应用实现了闭环控制系统，从而提高了系统的响应速度和稳定性。实验结果表明，该监控系统能够准确地检测到焊管在高频焊接时的实际温度，并且有效提升了焊接过程中的温度稳定性和一致性。最后文章还探讨了影响高频焊管温度监控系统性能的一些关键因素。