基于干预模型的酒驾违法查处与事故关联分析

酒驾是交通事故中致人死亡的一个主要原因,探究酒驾违法查处力度与酒驾事故的关联关系,可以更加客观的了解事故发生机理,对预防酒驾事故有重大意义。将酒驾违法查处力度作为一种特殊干预,使用干预分析模型来评估酒驾违法查处力度对酒驾事故发生的具体影响。过程包括:用受干预影响之前的事故数据建立时间序列模型,获得未受干预影响的预测值;并将其与受干预影响的实际值比较,构建干预分析时间序列模型,进行事故趋势预测。研究表明:酒驾查处力度对酒驾事故干预影响明显。可以将干预模型应用于优化警力部署、交通事故预防效果评估。     

道路交通事故回归分析与预测

根据多元线性回归分析基本原理,以道路交通事故数据为研究基础,结合城市GDP、人口数、汽车保有量、城市道路长度、公路客运量、公路货运量六项影响因素,采取逐步进入策略,建立道路交通事故次数多元线性回归分析数学模型;结合显著性检验原理,给出了各因素导致道路交通事故发生的显著性作用评估方法,为合理有效地进行道路交通事故分析和预测提供了科学依据。     

交通安全管理数据需求设计研究

本文分析了公安和交通部门在交通安全数据共享和交换应用中存在的问题,阐述了交通安全数据进行共享交换需求分析的意义。然后具体分析了公安交通管理对数据共享交换的需求,既有向交通运输部门提供的交通安全管理数据,包括营运机动车、驾驶人信息及相关违法、事故信息等;又有公安交通管理对交通运输安全数据的需求方面,包括路面管理和执法、事故预防、机动车登记、驾驶证管理、剧毒品运输管理等,从而为交通安全数据分析应用提供技术支撑。