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前言

學(xué)習(xí)筆記整理

6城郊主干道交通安全分析

結(jié)束語?

前言

#隨著上一輪SPSS學(xué)習(xí)完成之后，本人又開始了新教材《交通安全分析》的學(xué)習(xí)

#整理過程不易，喜歡UP就點(diǎn)個免費(fèi)的關(guān)注趴

#本期內(nèi)容接上一期16筆記

學(xué)習(xí)筆記整理

6城郊主干道交通安全分析

貝葉斯方法通過結(jié)合參數(shù)先驗(yàn)分布以及從樣本數(shù)據(jù)得出的似然函數(shù)來估計(jì)參數(shù)的后驗(yàn)分布。--Bayesian Methods for Data Analysis 2009[M]，《交通安全分析》P144貝葉斯方法對復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有較好的擬合性，研究人員傾向于在空間統(tǒng)計(jì)等復(fù)雜模型中使用貝葉斯方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。--Bayesian data analysis 2014[M]，《交通安全分析》P144為建立符合國內(nèi)高強(qiáng)度土地利用、密集路網(wǎng)特征的城郊主干道安全分析模型，首先按照一定的原則選出適用于安全建模的城市主干道，并進(jìn)行分析單元劃分，以便于進(jìn)一步提取數(shù)據(jù)和分析事故影響因素。--《交通安全分析》P144為了探究主干道周邊的土地利用和路網(wǎng)形態(tài)的安全影響，需要確定主干道的橫向影響范圍，以提取變量特征。--《交通安全分析》P146根據(jù)分析單元劃分的基本原則，同一個分析單元內(nèi)的自變量和事故應(yīng)保持同質(zhì)，而不同分析單元之間的自變量和事故應(yīng)該是異質(zhì)的。--Unobserved heterogeneity and the statistical analysis of highway accident data 2016[J]，《交通安全分析》P147使用UCINET計(jì)算每個中觀分析單元中道路網(wǎng)絡(luò)的介度中心度，發(fā)現(xiàn)介度中心度的值隨著主干道周圍平行道路的增加而降低。--《交通安全分析》P147介度中心度數(shù)值在0~0.15之間的路網(wǎng)為網(wǎng)格型，數(shù)值在0.15~0.35之間的路網(wǎng)為為不規(guī)則網(wǎng)格型。--Safety analysis of urban arterials at the meso level 2017[J]，《交通安全分析》P148對于剩余的介度中心度大于0.35的路網(wǎng)，通過觀察，將其歸類為混合型或樹枝型。--Investigating the Safety Impacts of the Roadway Network Features of Suburban Arterials in Shanghai 2018[J]，《交通安全分析》P148基于衛(wèi)星地圖2012年的歷史影像圖，人工提取中觀單元影響區(qū)域的土地利用類型。--《交通安全分析》P148同一主干道上的中觀單元的幾何設(shè)計(jì)特征、交通運(yùn)行和控制特征具有相似性，因而具有空間相關(guān)性。--《交通安全分析》P149-150網(wǎng)格型路網(wǎng)安全性較高可能是因?yàn)橹鞲傻乐苓吰叫械募⒌缆范?，這些集散道路可以起到分流作用，有助于減少駛?cè)胫鞲傻赖能囕v數(shù)。--《交通安全分析》P152路網(wǎng)形態(tài)愈趨于樹枝型路網(wǎng)，城郊主干道事故率越高；路網(wǎng)形態(tài)愈趨于規(guī)則的網(wǎng)格型，城郊主干道事故率越低。--《交通安全分析》P153較高的接入口密度往往會干擾主干道上的橫向交通流，從而增加事故風(fēng)險。--《交通安全分析》P154

結(jié)束語?

#好啦~，以上就是我《交通安全分析》第十七期學(xué)習(xí)筆記的學(xué)習(xí)情況啦~，希望能與大家交流學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，共同進(jìn)步吖~

#也非常感謝大家對我的一路陪伴，寶子們的關(guān)注、支持和打賞就是up兒不斷更新滴動力

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