【摘 要】
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先提取了美国加州I-880N高速公路上一段长为23km路段的实时交通流数据、事故数据和气象数据。然后采用Logistic模型建立了基于交通流数据和气象数据的事故风险预测模型。研究
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先提取了美国加州I-880N高速公路上一段长为23km路段的实时交通流数据、事故数据和气象数据。然后采用Logistic模型建立了基于交通流数据和气象数据的事故风险预测模型。研究结果表明：天气条件对事故风险有显著影响，在雨天和雾天的比值比（Oddsratios）分别为6．4和4．4时，事故风险性分别提高了5．4和3．4倍。最后建立了不含天气参数的事故风险预测模型，结果表明：含有天气参数的实时事故风险模型预测精度为71．7％，不合天气参数的模型预测精度为66．5％，表明天气条件可以显著提高实时事故风险模型的
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