【摘 要】
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城市快速路的车速空间波动常被认为是事故风险的重要因素,但是车速空间波动很难通过传统的固定检测器来提取。为克服传统方法的不足,本文充分利用Floating Car Data（FCD）提取快
【机 构】
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西南交通大学、交通运输与物流学院,综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室,纽约大学、坦登工程学院
【基金项目】
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中央高校科研业务费专项资金创新基金（2682017CX021）资助, 中国博士后科学基金项目（2017T100710,2016M600748）, 四川省科技计划项目（2017ZR0209）
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城市快速路的车速空间波动常被认为是事故风险的重要因素,但是车速空间波动很难通过传统的固定检测器来提取。为克服传统方法的不足,本文充分利用Floating Car Data（FCD）提取快速路路段的空间车速方差等道路运行指标,并在获取快速路特征指标的基础上,分别以总事故频率、追尾事故频率和侧碰事故频率为因变量建立了负二项模型。模型结果发现空间车速方差、路段行程车速对三类模型的影响呈现一致关系：空间车速方法与三类事故频率呈正相关,说明利用车速空间波动来诊断城市快速路安全风险是可行和有价值的。此外还发现路段行程
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