【摘 要】
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Logit模型使用时要求自变量数量少、相互独立.灾害天气下高速公路风险评估的自变量种类和数量较多,变量之间存在相关性.因此,利用主成分分析将多个相关的自变量转化为少数、
【机 构】
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武汉理工大学交通学院,武汉市桥梁维修管理处,河海大学土木与交通学院,武汉市交通科学研究所
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71501061);江苏省自然科学基金项目(BK20150821);湖北省交通运输厅科技项目(2016-13-1-3,2017-538-3-3)资助
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Logit模型使用时要求自变量数量少、相互独立.灾害天气下高速公路风险评估的自变量种类和数量较多,变量之间存在相关性.因此,利用主成分分析将多个相关的自变量转化为少数、相互独立且包含绝大部分原始信息的新自变量,避免自变量共线性对Logit模型的影响.主成分分析表明,风险分析自变量相关性较强,不能直接使用Logit建模;主成分依次为：天气、交通流、交通标志,灾害天气的等级和持续时间是最主要变量,二者负相关,交通量与车型比例正相关,标志的清晰度和可视性正相关.Logit模型表明,天气、交通流与风险等级正相关,
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