【摘 要】
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为提高高速公路事故频次模型参数估计的准确性，本文以精细的事故记录、道路属性、交通流状态和天气条件数据为样本，首先构建传统的事故频次模型并对比拟合效果，选择效果最佳的泊松-对数正态分布模型作为优化的基础模型。之后，为挖掘更多的影响高速公路事故频次的空间效应，在加入条件自回归先验的基础上，本文考虑了相邻路段的空间溢出效应，并建立了一个带有空间溢出协变量的模型来分析空间溢出效应对路段事故频次的影响。同时
【基金项目】
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国家自然科学基金（52072131）； 广东省自然科学基金（2022A1515010123，2023A1515010039）；
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为提高高速公路事故频次模型参数估计的准确性，本文以精细的事故记录、道路属性、交通流状态和天气条件数据为样本，首先构建传统的事故频次模型并对比拟合效果，选择效果最佳的泊松-对数正态分布模型作为优化的基础模型。之后，为挖掘更多的影响高速公路事故频次的空间效应，在加入条件自回归先验的基础上，本文考虑了相邻路段的空间溢出效应，并建立了一个带有空间溢出协变量的模型来分析空间溢出效应对路段事故频次的影响。同时，为了描绘数据的异质性对路段事故频次的影响，进一步构建了一个随机参数模型。结果表明，空间溢出效应显著有效，考虑空间自相关和空间溢出效应的随机参数模型的拟合优度相较于对照模型明显提升。根据最优模型的参数估计结果进行风险因素甄别，其中“log（MADT）”、“log（路段长度）”、“1类车”、“4类车”和“降水”等普通变量以及“1类车S”和“圆曲线长S”等空间溢出协变量与事故频次显著相关。
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