考虑空间自相关的贝叶斯事故预测模型
贝叶斯方法
贝叶斯公式
贝叶斯公式是建立在条件概率的基础上寻找 事件发生的原因（即大事件A已经发生的条 件下，分割中的小事件Bi的概率）。
设B1,B2,...是样本空间Ω的一个划分，则对 任一事件A（P(A)>0),有
贝叶斯公式
Bi 常被视为导致试验结果A发生的“原因” ，P(Bi)(i=1,2,...)表示各种原因发生的可 能性大小，故称先验概率； P(Bi|A)(i=1,2...)则反映当试验产生了结 果A之后，再对各种原因概率的新认识，故 称后验概率。估计
贝叶斯理论基本介绍 马尔科夫蒙特卡洛模拟
OpenBUGS和GeoBUGS软件介绍 演示和练习
CAR模型 BYM模型
贝叶斯参数估计
在频率派看来，参数是客观存在的固定常数， 统计的任务之一是估计这些参数，包括点估 计和区间估计。
反映在给定参数 情况下我们对x的信念。
当得到数据 X1, X2,…Xn 后，我们更新我们的信念并 且计算后验分布。
从后验分布中得到点估计和区间估计。
先验分布和后验分布
先验分布
贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于总体分布参 数 θ的任何统计推断问题中，除了使用样本所提供 的信息外，还必须规定一个先验分布，它是在进行 统计推断时不可缺少的一个要素。
条件自相关模型
V[i ]~ N(0, 1/σ2v )
U[i ](neigh) CAR
tau.u ~ gamma(0.5, 0.0005) tau.v ~ gamma(0.5, 0.0005)
Conditional AutoRegressive model
条件自相关模型(CAR)-Normal
ui
根据马氏链收敛定理，当步长n足够大时， 一个非周期且任意状态联通的马氏链可以收 敛到一个平稳分布π(θ)。
空间分析知识点总结
空间分析知识点总结一、概述空间分析是地理信息系统(GIS)中的一个重要领域，它旨在对数据进行空间分析和空间建模，以揭示地理现象之间的空间关系和模式。
空间分析的核心思想是地理现象具有空间相关性，即地理现象在空间上是有规律可循的。
因此，通过空间分析可以帮助我们更好地理解地理现象的分布、变化和关联，以及预测未来的发展趋势。
本文将就空间分析的相关知识点进行总结和梳理。
二、空间数据1. 空间数据类型空间数据可以分为矢量数据和栅格数据两种类型。
矢量数据是以点、线、面等基本要素来表示地理现象的数据类型，适合表示地理要素的几何形状和拓扑关系；栅格数据则是以二维网格的形式来表示地理现象的数据类型，适合表示地理现象的连续分布。
2. 空间数据结构常见的空间数据结构包括点、线、面和多点、多线、多面等复合结构。
这些数据结构都具有特定的几何表示形式和空间拓扑关系，能够准确地描述地理现象的形状和空间位置。
三、空间分析方法1. 空间关联分析空间关联分析是研究地理现象之间的空间相关性和依存性的方法，主要包括空间自相关分析、地理加权回归分析等。
通过空间关联分析，可以揭示地理现象的空间分布规律和相互影响关系，为我们理解地理现象提供重要参考。
2. 空间插值分析空间插值分析是一种通过已知的点数据来推断未知位置上的数值的方法，主要包括反距离加权插值、克里金插值、样条插值等。
通过空间插值分析，我们可以根据局部观测值推断整个区域的数值变化情况，从而对地理现象的空间分布进行预测和模拟。
3. 空间统计分析空间统计分析是一种基于空间数据进行统计分析的方法，主要包括空间集聚度、空间自回归、空间平滑等。
通过空间统计分析，可以揭示地理现象的空间分布规律和空间关联性，为我们理解地理现象的空间变化提供重要依据。
4. 空间网络分析空间网络分析是一种基于网络结构进行空间分析的方法，主要包括路径分析、服务区分析、网络优化等。
通过空间网络分析，可以解决路径规划、物流配送、交通规划等实际问题，为我们优化空间配置提供重要参考。
贝叶斯预测方法
贝叶斯预测方法引言贝叶斯预测方法是一种基于概率统计的预测方法，它以贝叶斯定理为基础，通过利用已有的先验概率和观测到的证据，来更新对未来事件发生概率的估计。
本文将介绍贝叶斯预测方法的原理和应用，并探讨其优缺点。
一、贝叶斯定理的基本原理贝叶斯定理是由18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯提出的，它是一种描述条件概率的公式。
贝叶斯定理的核心思想是通过观测到的证据来更新对事件发生概率的估计。
其公式如下：P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)其中，P(A)表示事件A发生的先验概率，P(B)表示观测到的证据B 发生的概率，P(A|B)表示根据观测到的证据B对事件A发生的概率的修正。
二、贝叶斯预测方法的应用1. 垃圾邮件过滤贝叶斯预测方法在垃圾邮件过滤中有广泛的应用。
通过观测到的邮件内容和发件人等特征，可以计算出邮件为垃圾邮件的概率。
通过不断更新对垃圾邮件的估计，可以提高过滤的准确性。
2. 疾病诊断贝叶斯预测方法也可以应用于疾病诊断。
通过观测到的患者的症状和检测结果，可以计算出患者患上某种疾病的概率。
通过不断更新对疾病发生的估计，可以提高诊断的准确性。
3. 金融风险评估在金融领域，贝叶斯预测方法可以用于评估各种金融风险。
通过观测到的市场数据和经济指标，可以计算出不同风险事件发生的概率。
通过不断更新对风险的估计，可以提高风险评估的准确性。
三、贝叶斯预测方法的优缺点1. 优点贝叶斯预测方法在处理不确定性问题时具有很大的优势。
它可以通过不断更新对事件发生概率的估计，提高预测的准确性。
同时，贝叶斯预测方法可以充分利用已有的先验知识，从而减少对大量数据的依赖。
2. 缺点贝叶斯预测方法在计算复杂度上存在一定的挑战。
尤其是当问题的规模较大时，计算量会变得非常庞大。
此外，贝叶斯预测方法对先验概率的选择非常敏感，不准确的先验概率会导致预测结果的误差。
结论贝叶斯预测方法是一种基于概率统计的预测方法，通过观测到的证据来更新对事件发生概率的估计。
基于动态贝叶斯网络的大型活动交通风险预警模型
基于动态贝叶斯网络的大型活动交通风险预警模型基于动态贝叶斯网络的大型活动交通风险预警模型随着城市化进程的不断推进，大型活动的组织与举办成为当代社会中常见的现象。
然而，大型活动交通风险的管理与预警一直是一个具有挑战性的任务。
为了有效地管理交通流量，降低交通事故的风险，提高交通运输的效率，本文将提出一种基于动态贝叶斯网络的大型活动交通风险预警模型。
动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN）是一种能够处理时间序列数据的概率图模型。
与传统的静态贝叶斯网络不同，DBN可以自适应地对时间序列数据进行建模，并能够动态地更新模型的参数。
因此，DBN在预测和决策方面具有显著的优势。
在大型活动交通风险预警中，我们可以利用DBN来建立一个动态的交通网络模型，根据实时数据进行风险预测和决策。
首先，我们需要收集大量的历史交通数据作为DBN的训练数据。
这些数据包括交通流量、车速、路径选择等信息。
通过对这些数据进行分析和处理，我们可以获得交通网络的结构和参数。
接下来，我们可以利用DBN对未来的交通情况进行预测。
通过监测实时交通数据，我们可以动态地更新DBN的参数，并提出相应的决策方案。
比如，在交通拥堵的情况下，我们可以调整道路流量限制，优化交通信号灯的设置，以降低交通事故的风险。
此外，我们还可以将其他的因素考虑进来，如天气、人流密度、路面状况等。
通过引入这些因素，我们可以建立一个更加全面的交通风险预警模型。
值得注意的是，这些因素之间可能存在复杂的相互关系。
利用DBN可以很好地处理这种复杂性，并从中提取出隐藏的规律和风险。
在实际应用中，我们可以将该模型应用于大型活动的交通管理中。
例如，当一个大型演唱会或体育赛事即将开始时，我们可以通过该模型实时监测交通情况，并提前作出相应的调整。
比如，加派交警、增加公共交通车辆，以保障交通的畅通和安全。
此外，该模型还可以用于城市交通规划的决策支持，通过预测交通流量变化，优化道路网络的布局和设计。
复杂数据下空间自回归模型的统计推断
复杂数据下空间自回归模型的统计推断复杂数据下空间自回归模型的统计推断摘要：本文研究了在复杂数据下如何进行空间自回归模型的统计推断。
空间自回归模型是一种处理空间数据的重要工具，但在实际应用中，由于数据的复杂性，传统的统计推断方法可能会给出不太准确的结果。
因此，本文提出了一种基于贝叶斯方法的空间自回归模型统计推断方法，并通过模拟和实际数据分析在不同复杂数据下进行了验证。
实验结果表明，该方法能够在复杂数据下获得较为准确的推断结果。
本文的研究对于提高空间数据分析的准确性和应用价值有一定的参考意义。
关键词：空间自回归模型，统计推断，复杂数据，贝叶斯方法。
1. 引言随着信息技术的不断发展，人们正在快速地获取各种数据，这些数据往往存在空间相关性，即相距较近的数据之间比较相关。
为了更好地利用这些空间数据，空间自回归模型被广泛应用于地理、环境、经济和社会等领域的研究中。
空间自回归模型通过考虑空间位置之间的相似性结构，增强了模型的解释能力和预测能力，同时协调了空间数据之间的相关性和自相关性。
然而，在实际应用中，数据的复杂性可能会影响空间自回归模型的统计推断。
传统的最小二乘法和经典统计方法对于数据分布的假设过于简单，难以处理复杂数据下的空间自回归模型。
例如，在数据存在异方差性、非正态性、缺失值、异质性等情况下，需要使用更加复杂灵活的统计模型来实现准确的统计推断。
为了解决这个问题，本文基于贝叶斯方法提出了一种适用于复杂数据的空间自回归模型统计推断方法。
本文首先介绍了传统的空间自回归模型和相关的统计推断方法，然后详细描述了基于贝叶斯方法的空间自回归模型统计推断方法。
接下来，本文采用模拟和实际数据进行验证，分析不同复杂数据下该方法的准确性和稳定性。
2. 空间自回归模型与传统统计推断方法2.1 空间自回归模型空间自回归模型是一种基于空间位置之间相关关系的回归模型。
在空间自回归模型中，一个空间位置的因变量与该位置周围多个空间位置的自变量相关联。
贝叶斯模型概念
贝叶斯模型概念的详细解释1. 贝叶斯模型的定义贝叶斯模型是一种基于贝叶斯定理的概率模型，用于描述和推断随机事件之间的关系。
它基于先验概率和观测数据，通过贝叶斯定理计算后验概率，从而对未知事件进行预测和推断。
贝叶斯模型的核心思想是将不确定性量化为概率，并通过观测数据来更新对事件的概率估计。
它提供了一种统一的框架，用于处理不完全信息和不确定性问题，广泛应用于机器学习、统计推断、自然语言处理等领域。
2. 贝叶斯模型的重要性贝叶斯模型具有以下重要性：2.1. 统一的概率框架贝叶斯模型提供了一种统一的概率框架，使得不同领域的问题可以用相同的数学语言进行建模和解决。
它将不确定性量化为概率，使得我们可以通过观测数据来更新对事件的概率估计，从而更好地理解和解释现实世界中的复杂问题。
2.2. 可解释性和不确定性处理贝叶斯模型提供了一种可解释性的方法，可以直观地理解模型的预测和推断过程。
它能够量化不确定性，提供事件发生的概率估计，并给出后验概率的置信区间，使决策者能够更好地理解和处理不确定性。
2.3. 先验知识的利用贝叶斯模型允许我们将先验知识和观测数据进行结合，从而更准确地推断未知事件。
通过引入先验知识，我们可以在数据较少或数据质量较差的情况下，仍然得到可靠的推断结果。
2.4. 高度灵活的模型贝叶斯模型具有高度灵活性，可以根据问题的特点和数据的性质选择合适的先验分布和模型结构。
它可以通过引入不同的先验分布和模型假设，适应不同的问题和数据，提高模型的预测能力和泛化能力。
3. 贝叶斯模型的应用贝叶斯模型在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：3.1. 机器学习贝叶斯模型在机器学习中被广泛应用于分类、聚类、回归等任务。
它可以通过学习先验概率和条件概率分布，从观测数据中学习模型参数，并用于预测和推断未知事件。
常见的贝叶斯模型包括朴素贝叶斯分类器、高斯过程回归等。
3.2. 统计推断贝叶斯模型在统计推断中被用于参数估计、假设检验、模型比较等任务。
基于贝叶斯网络的灾害风险评估研究
基于贝叶斯网络的灾害风险评估研究随着全球气候和环境的变化，灾害事件不断增多，对我们的生命、财产和社会稳定造成了极大的伤害和威胁。
灾害风险评估是一项重要的任务，旨在评估灾害发生的可能性和影响，并提供相应的措施，以减轻灾害的后果。
基于贝叶斯网络的灾害风险评估研究，具有很高的精确度和易于理解的特点，成为了当前灾害风险评估的研究热点。
一、贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种概率图模型，它通过节点之间的依赖关系来表示不同变量之间的关系，能够很好地处理不确定性和复杂性。
贝叶斯网络是以贝叶斯定理为基础的，在先验知识和观测数据的基础上，通过推断得到后验知识，从而进行决策和推断。
贝叶斯网络由一组节点和边构成，节点表示不同的变量，边表示节点之间的条件概率关系。
在进行灾害风险评估时，可以将灾害发生的概率、影响范围、防范措施等作为节点，通过对节点之间的关系进行建模，来评估灾害发生的概率和影响。
二、基于贝叶斯网络的灾害风险评估方法灾害风险评估是一个系统工程，包括评估对象、评估指标、评估过程和评估结果，需要综合运用多种方法和技术。
在基于贝叶斯网络的灾害风险评估中，需要进行以下步骤：1. 确定评估对象和评估指标评估对象可以是某一区域、某一行业、某一建筑物等，评估指标可以包括灾害发生的概率、影响范围、损失程度等。
这些指标应该与灾害类型、地理环境、人口密度等因素密切相关。
2. 构建贝叶斯网络模型利用专家经验和历史数据等建立贝叶斯网络模型，在节点之间建立条件概率关系。
需要注意的是，选择节点和建立节点之间的关系应该尽可能地反映实际情况，避免忽略重要的因素或考虑无用的因素。
3. 收集观测数据观测数据是指已知的实际情况和结果，例如历史灾害数据、统计数据等。
在收集观测数据时，需要注意数据的准确性和可靠性，避免数据偏差或误差。
4. 进行推断和决策利用贝叶斯网络模型进行推断和决策，根据观测数据得出评估结果。
通过评估结果，可以制定相应的防范措施和紧急应对方案，减轻灾害的后果。
层次贝叶斯模型-空间分析
1.1 层次贝叶斯模型经典的推断分析模型、空间回归模型、空间面板模型有一个共同的特点：这些模型的求解完全依赖所采集的样本信息。
然而，在业务实践中，在收集样本之前，研究者往往会对研究对象的变化或分布规律有一定的认识。
这些认识或是来自长期积累的经验，也可能来自合理的假设。
由于这些认识没有经过样本的检验，所以我们可以称之为先验知识。
比如我们要研究某地某疾病月发病人数的概率分布。
即使没有进行统计调查，我们根据一些定理和合理假设，也可以知道发病数服从泊松分布。
甚至根据医院日常接诊的经验，可以推算出发病人数大概在哪个区间。
这种情况下，对于发病人数分布形态和大致区间的认识，属于先验知识。
先验知识对我们探索研究对象的变化规律会有很大的帮助。
而经典的推断分析模型、空间回归模型、空间面板模型都没有利用先验知识，导致了信息利用的不充分。
而本节所要谈到的层次贝叶斯模型，会结合先验知识和样本信息，对数据进行推断分析。
由于层次贝叶斯模型能有效利用先验知识和样本信息，因此可以提高推断的准确度或降低抽样的成本。
（1）贝叶斯统计原理简介在介绍层次贝叶斯模型之前，有必要首先简单阐述一下贝叶斯统计的基本原理。
贝叶斯统计的基础是贝叶斯定理：(|)()(|)()P B A P A P A B P B = （1）其中: ()P A 是事件A 的先验概率（例如，某专家通过经验或之前的研究得出乙肝发病率为10%，这就是一个先验概率），()P B 是事件B 发生的概率，且()0P B ≠，(|)P A B 是给出事件B 后事件A 的后验概率。
(|)/()P B A P B 是事件A 发生对事件B 的支持程度，即似然函数。
对(|)/()P B A P B 可以有如下的理解：设(|)/()P B A P B n =，则在事件A 发生的条件下，事件B 发生的概率是不知A 是否发生的条件下的n 倍。
使用贝叶斯方法的一个重要目的，就在于得出随机变量的概率分布及各因素对分布的影响。
空间计量经济学基本模型
空间面板数据模型估计方法
最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation，MLE）：通过最大化似然函数来估计 模型参数，适用于大样本数据且满足正态分布假设 的情况。
工具变量法（Instrumental Variables，IV）：通 过引入工具变量来解决内生性问题，提高参数估计 的一致性和有效性。
MATLAB软件
简要介绍MATLAB软件的特点和在空间计量经济学中的应用，如数值计算、算法开发等。
07
总结与展望
研究成果总结
01
02
空间计量经济学模型 的构建
成功构建了空间计量经济学的基本模型， 包括空间自回归模型（SAR）、空间误 差模型（SEM）和空间杜宾模型 （SDM）等，为空间数据的分析提供 了有效工具。
推动相关学科的发展
空间计量经济学不仅为经济学提供了新的研究视角和方法 ，同时也为地理学、城市规划等相关学科提供了新的研究 工具和分析框架，推动了相关学科的发展。
02
空间权重矩阵
空间权重矩阵定义
01
空间权重矩阵是空间计量经济学中用于描述空间单元之间相 互作用关系的重要工具。
02
它是一个方阵，其元素表示不同空间单元之间的空间关系， 通常用于捕捉空间依赖性。
空间政策评估与优化：基于 空间计量经济学模型的政策 评估与优化是未来研究的重 要方向，可以为政府制定更 加科学、合理的空间政策提 供决策支持。
THANKS
感谢观看
广义最小二乘法（Generalized Least Squares， GLS）：通过最小化残差平方和来估计模型参数， 同时考虑空间权重矩阵对参数估计的影响。
贝叶斯估计法（Bayesian Estimation）：基于贝叶 斯定理和先验信息来估计模型参数，适用于小样本 数据或先验信息丰富的情况。
贝叶斯修正空间自相关
贝叶斯修正空间自相关贝叶斯修正空间自相关（Bayesian Correction for Spatial Autocorrelation）是一种基于贝叶斯统计理论的方法，用于解决空间数据分析中的自相关问题。
在空间数据分析中，自相关是指空间上相邻地点的观测值之间存在一定的相关性。
这种相关性可能源于地理、环境、经济等因素，需要加以控制和修正，以便更准确地进行空间数据分析和模型建立。
贝叶斯修正空间自相关方法的基本思想是，在传统的空间自相关分析方法的基础上，引入贝叶斯统计理论中的条件分布和先验概率分布，并通过计算后验概率分布来修正空间自相关的影响。
具体而言，该方法通过在空间自相关模型中引入一个空间随机效应项（Spatial Random Effect），并利用贝叶斯推断方法对该随机效应项的分布进行求解和估计。
在贝叶斯修正空间自相关方法中，需要确定的几个关键要素包括：空间自相关模型的参数估计、空间随机效应项的分布的先验概率分布、参数的先验概率分布以及后验概率分布的计算和估计等。
这些要素通常需要根据具体的研究问题和数据特点进行设定和调整。
贝叶斯修正空间自相关方法的优势在于，它能够充分利用样本数据中的信息，通过后验概率分布的计算和估计，对空间自相关问题进行有效的修正。
相比于传统的空间自相关分析方法，贝叶斯修正方法更能够解决样本数据不足、模型过于简单以及模型假设不符等问题，能够提供更加准确和鲁棒的结果。
贝叶斯修正空间自相关方法还可以用于空间数据的预测和推断。
通过结合空间自相关模型和贝叶斯推断方法，可以对未观测地点的数值进行预测，并给出相应的置信区间。
这对于空间数据的空间插值、地理信息系统的分析和决策等应用具有重要意义。
贝叶斯修正空间自相关方法也存在一些挑战和限制。
首先是计算复杂度较高，需要对大量的空间数据进行计算和推断，需要一定的计算资源和时间。
其次，先验概率分布的选择和设定需要一定的主观性和经验性，可能会对最终的分析结果产生影响。
交通事故数据的空间分析与模型预测
交通事故数据的空间分析与模型预测近年来，随着交通工具的普及和道路交通的日益繁忙，交通事故的发生频率也大幅增加。
交通事故不仅给人们的生命财产安全造成威胁，还对城市的交通运输秩序和环境带来严重的影响。
因此，对交通事故数据进行空间分析与模型预测具有重要的实践意义。
首先，通过空间分析交通事故数据可以帮助我们了解事故发生的空间分布规律。
在城市中，往往有一些热点区域容易发生交通事故。
通过对事故数据的空间分析，我们可以发现这些热点区域的存在，并采取相应的措施来减少事故的发生。
例如，在事故频发的路段增设交通标志和红绿灯，提醒司机减速慢行，从而有效地降低了交通事故的发生率。
其次，空间分析还可以帮助我们了解事故发生的时空演变过程。
通过对一段时间内事故数据的分析，可以发现事故频发的时间段和具体地点。
这对交通部门的决策制定非常重要。
比如，发现某一时段某一路段的事故频发，可以采取措施增派交警或者改变该路段的交通规则，从而减少事故的发生。
除了空间分析外，交通事故数据的模型预测也具有重要作用。
通过构建合理的模型，可以预测交通事故的发生概率，为交通部门提供重要的决策参考。
例如，我们可以利用时间序列模型对历史数据进行分析预测，从而了解未来某个时间段交通事故的可能性。
这样，交通部门可以提前做好防范和准备，采取措施减少潜在的事故。
此外，模型预测还可以通过影响因素的权重来分析交通事故的成因。
通过对交通事故数据的模型分析，我们可以了解各种因素对交通事故的影响程度。
例如，天气、道路状况、车辆类型等因素对交通事故的影响会有所不同。
通过建立多元回归模型，可以量化这些因素对交通事故的影响，为交通部门制定针对性的措施提供科学依据。
最后，交通事故数据的空间分析与模型预测可以帮助我们建立高效的交通管理系统。
通过对交通事故数据的分析和建模，可以发现交通事故的潜在规律。
这些规律可以帮助我们改进交通信号灯的配时，优化交通路线规划，甚至是推动自动驾驶技术的发展。
空间杜宾模型回归系数很大-概述说明以及解释
空间杜宾模型回归系数很大-概述说明以及解释1.引言1.1 概述空间杜宾模型是一种被广泛应用于统计学和经济学领域的回归模型，它在空间数据分析中起着重要的作用。
在空间数据中，观测之间存在一定的空间相关性，即相邻观测值可能会相互影响。
因此，传统的回归模型在处理空间数据时存在一定的局限性。
为了更好地刻画空间数据的特征和解释观测值之间的空间依赖关系，空间杜宾模型引入了空间权重矩阵，用于衡量观测值之间的空间相互作用程度。
同时，模型还考虑了其他自变量对因变量的影响，从而得到了更加准确的回归系数估计。
回归系数是空间杜宾模型中一个重要的参数，它表示了自变量对因变量的影响程度。
在某些情况下，我们可能会观察到空间杜宾模型回归系数很大的现象。
这意味着自变量对因变量的影响非常显著，具有重要的解释和预测能力。
本文将重点研究空间杜宾模型回归系数很大的现象，并探讨其背后的原因和特点。
通过对已有的相关研究进行综合分析和总结，我们将深入理解空间杜宾模型回归系数的重要性以及对未来研究的启示。
以下将在正文部分对空间杜宾模型进行介绍，并解释回归系数的含义和特点。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将按照以下结构进行展开：第一部分为引言部分，主要对文章进行概述，介绍研究的背景和目的。
首先，我们将简要概述空间杜宾模型的基本概念和应用范围。
接着，我们将说明文章的结构和各个部分的内容。
最后，我们将明确本文的研究目的，以引起读者的兴趣和关注。
第二部分为正文部分，将详细介绍空间杜宾模型回归系数很大的相关内容。
首先，我们将对空间杜宾模型进行基本的介绍，包括其定义、原理和应用领域。
接着，我们将详细解释回归系数的含义，包括其在模型中所代表的概念和作用。
然后，我们将重点探讨空间杜宾模型回归系数很大的特点，分析其可能的原因和影响。
在这一部分，我们将结合实际案例和数据进行说明和论证，以便更好地理解和解释。
第三部分为结论部分，将对全文进行总结和回顾。
首先，我们将简要概括本文的主要内容和研究结果。
时序预测中的ARIMA模型阶数选择方法分享(十)
时序预测中的ARIMA模型阶数选择方法分享时序预测是一种常见的统计分析方法，用于预测未来一段时间内的数据趋势。
在时序预测中，ARIMA（自回归综合移动平均）模型是一种经典的预测模型，其能够很好地捕捉时间序列数据的趋势和季节性特征。
然而，ARIMA模型的准确性很大程度上取决于选择合适的阶数。
在本文中，我将分享一些ARIMA模型阶数选择的方法，希望能对时序预测工作有所帮助。
首先，我们需要了解ARIMA模型的三个参数：p、d和q。
其中，p代表自回归项的阶数，d代表差分的阶数，q代表移动平均项的阶数。
在ARIMA模型中，选择合适的p、d和q对于模型的准确性至关重要。
一种常见的选择ARIMA模型阶数的方法是观察自相关图和偏自相关图。
自相关图是用来判断时间序列数据是否为平稳序列的重要工具，而偏自相关图则可以帮助我们确定自回归项的阶数。
通过观察自相关图和偏自相关图，我们可以大致确定p和q的取值范围。
另外，我们还可以使用信息准则来选择ARIMA模型的阶数。
信息准则是一种统计学上的评估方法，用于衡量模型的拟合优度和复杂度。
常见的信息准则包括AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）。
在选择ARIMA模型阶数时，我们可以计算不同参数组合下的AIC和BIC值，然后选择使AIC和BIC值最小的模型作为最优模型。
除了上述方法外，还可以使用网格搜索法来选择ARIMA模型的阶数。
网格搜索法是一种通过遍历参数空间来寻找最优模型参数的方法。
在ARIMA模型中，我们可以通过遍历不同的p、d和q的取值来寻找最优的模型参数组合。
网格搜索法虽然计算量较大，但能够保证找到最优的模型参数。
此外，还可以使用交叉验证来选择ARIMA模型的阶数。
交叉验证是一种评估模型准确性的方法，常用的有k折交叉验证和留一交叉验证。
在选择ARIMA模型阶数时，我们可以将数据集分为训练集和验证集，然后通过交叉验证来评估不同参数组合下的模型性能。
最终选择在交叉验证中表现最好的模型参数作为最优模型。
概率图模型在因果推断、不确定性推理、决策分析、贝叶斯网络等领域的应用研究
概率图模型在因果推断、不确定性推理、决策分析、贝叶斯网络等领域的应用研究摘要概率图模型 (Probabilistic Graphical Model, PGM) 是一种强大的工具，用于表示和推理复杂系统中的不确定性关系。
它通过将变量之间的依赖关系以图的形式表示，结合概率论，对现实世界问题进行建模和分析。
本文将重点探讨概率图模型在因果推断、不确定性推理、决策分析、贝叶斯网络等领域的应用研究。
关键词:概率图模型，因果推断，不确定性推理，决策分析，贝叶斯网络1. 引言在现实世界中，我们经常面临着充满不确定性的问题。
概率图模型提供了一种结构化的框架，帮助我们理解和分析这些不确定性。
它将变量之间的依赖关系以图的形式表示，并将概率论融入其中，以进行推断和预测。
概率图模型的应用范围非常广泛，涵盖了机器学习、人工智能、计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等多个领域。
本文将重点探讨概率图模型在以下四个领域的应用研究：*因果推断: 识别变量之间的因果关系，并进行因果推断。
*不确定性推理: 在不确定性环境下进行推理和决策。
*决策分析: 利用概率图模型进行决策分析，选择最佳策略。
*贝叶斯网络: 作为概率图模型的一种特殊类型，在各个领域得到了广泛应用。
2. 概率图模型基础概率图模型由两部分组成：图结构和概率分布。
图结构表示变量之间的依赖关系，而概率分布则量化了变量的概率信息。
*图结构: 图结构由节点和边组成。
每个节点表示一个随机变量，边则表示变量之间的依赖关系。
常见的图结构类型包括：o有向图：边表示变量之间的因果关系。
o无向图：边表示变量之间的相关性。
o混合图：包含有向边和无向边。
*概率分布: 概率分布定义了变量的概率信息。
常用的概率分布包括：o离散概率分布：例如，伯努利分布、多项式分布。
o连续概率分布：例如，高斯分布、指数分布。
概率图模型的优点在于：*结构化的表示: 图结构可以直观地表示变量之间的依赖关系，便于理解和分析。
一种基于贝叶斯网络模型的交通事故预测方法
2 模型及值域的确定
贝叶斯网络是一种对概率关系的有向图解描述 ,适用于 表达和分析不确定性和概率性的事物 ,应用于有条件地依赖 多种控制因素的决策 , 可以从不完全 、 不精确或不确定的知 识或信息中做出推理 ,是目前不确定知识和推理领域最有效 的理论模型之一 [ 2 ] 。一般情况下 ,有三种不同的方式来构造 贝叶斯网 [ 3, 4 ] : ① 由领域专家确定贝叶斯网的变量 (有时也称 为影响因子 )节点 ,然后通过专家的知识来确定贝叶斯网络 的结构 ,并指定它的分布参数 。 ② 由领域专家确定贝叶斯网 络的节点 ,通过大量的训练数据 , 来学习贝叶斯网的结构和 参数 。 ③ 由领域专家确定贝叶斯网络的节点 , 通过专家的知 识来制定网络的结构 ,而通过机器学习的方法从数据中学习 网络的参数 。这实际上是前两种方式的折中 , 当领域中变量
A Traff ic Acc iden t Pred iction M ethod Ba sed on Bayesian Network M odel
QI N X iao - hu, L I U L i, ZHAN G Ying
( College of Automation, Chongqing University, Chongqing 400044, China ) ABSTRACT:Most traffic accidents can be p redicted. An efficient traffic accident p rediction method can reduce the casualties and the traffic jam s in great extent . Bayesian network is one of the most efficient models in the uncertain know ledge and reasoning field. A traffic accident p rediction model based on Bayesian net work is put forward in this paper . The net work model is based on know ledge of the field experts and the causes of traffic accident . The studying algorithm is adop ted on the basis of historical accident data, which p roduces the p robability of accidents by calculating the conditional p robability among variables . Finally through the sim ulation of historical data, it analyzes the p ractical situations to which the model can be app lied. KEYW O RD S: Bayesian network; Traffic accident; Prediction model
贝叶斯空间计量模型
贝叶斯空间计量模型一、采纳贝叶斯空间计量模型的原由残差项可能存在异方差，而ML 预计方法的前提是同方差，所以，当残差项存在异方差时，采纳 ML 方法预计出的参数结果不具备庄重性。
二、贝叶斯空间计量模型的预计方法（一）待估参数对于空间计量模型（以空间自回归模型为例）y Wy假设残差项是异方差的，即~ N(0,2V)V diag (v1, v2,v n )上述模型需要预计的参数有：v1 v2v n共计 n+2 个参数，存在自由度问题，难以进行参数检验。
为此依据大数定律，增添了新的假设：v i遵从自由度为 r 的卡方分布。
这样以来，待估参数将减少为 3 个。
（二）参数预计方法采纳 MCMC （ Markov Chain Monte Carlo ）参数预计思想，详尽的抽样方法选择吉布斯抽样方法（Gibbs sampling approach）在随意给定待估参数一个初始值以后，开始生成参数的新数值，并依据新数值生成其余参数的新数值，这样来去，对每一个待估参数，将获取一组生成的数值，依据该组数值，计算其均值，即为待估参数的贝叶斯预计值。
三、贝叶斯空间计量模型的种类空间自回归模型far_g()空间滞后模型（空间回归自回归混杂模型）sar_g()空间偏差模型sem_g()广义空间模型（空间自相关模型）sac_g()四、贝叶斯空间模型与一般空间模型的选择标准第一依据参数显着性，以及极大似然值，确立一般空间计量模型的详尽种类，以后对于该确立的种类，再判断能否需要进一步采纳贝叶斯预计方法。
标准一：对一般空间计量模型的残差项做图，观察参数项是否是正态分布，若非正态分布，则考虑使用贝叶斯方法预计。
技巧： r=30 的贝叶斯预计等价于一般空间计量模型预计，此时可以做出v 的分布图，观察其能否基本等于1，若否，则应采纳贝叶斯预计方法。
标准二：若按标准一发现存在异方差，采纳贝叶斯预计后，假如参数结果与一般空间计量方法存在较大差异，则说明采纳贝叶斯预计是必需的。
贝叶斯决策模型及实例分析
贝叶斯决策模型及实例分析一、贝叶斯决策的概念贝叶斯决策，是先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法。
风险型决策是根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率（称为先验概率），然后采用期望效用最大等准则来确定最优决策方案。
这种决策方法具有较大的风险，因为根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率没有经过试验验证。
为了降低决策风险，可通过科学试验（如市场调查、统计分析等）等方法获得更多关于自然状态发生概率的信息，以进一步确定或修正自然状态发生的概率；然后在利用期望效用最大等准则来确定最优决策方案，这种先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法称为贝叶斯决策方法。
二、贝叶斯决策模型的定义贝叶斯决策应具有如下内容贝叶斯决策模型中的组成部分：)(,θθPSAa及∈∈。
概率分布SP∈θθ)(表示决策者在观察试验结果前对自然θ发生可能的估计。
这一概率称为先验分布。
一个可能的试验集合E，Ee∈，无情报试验e0通常包括在集合E之内。
一个试验结果Z取决于试验e的选择以Z0表示的结果只能是无情报试验e0的结果。
概率分布P(Z/e,θ)，Zz∈表示在自然状态θ的条件下，进行e试验后发生z结果的概率。
这一概率分布称为似然分布。
一个可能的后果集合C，Cc∈以及定义在后果集合C的效用函数u(e,Z,a,θ)。
每一后果c=c(e,z,a,θ)取决于e,z,a和θ。
.故用u(c)形成一个复合函数u{(e,z,a,θ)}，并可写成u(e,z,a,θ)。
三、贝叶斯决策的常用方法3.1层次分析法(AHP)在社会、经济和科学管理领域中，人们所面临的常常是由相互关联，相互制约的众多因素组成的复杂问题时，需要把所研究的问题层次化。
所谓层次化就是根据所研究问题的性质和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照各因素之间的相互关联影响和隶属关系将所有因素按若干层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。
空间权重矩阵对空间自相关影响分析
空间权重矩阵对空间自相关影响分析空间权重矩阵是回归模型和空间模型中必不可少的元素。
本文总结了空间权重矩阵的三种类型：邻接关系、距离关系和综合因素关系，并选取四种不同的空间权重矩阵以全国农业水灾成灾面积为例进行了空间集聚现象的实例分析。
实验结果表明，各省域之间的农业水灾成灾面积呈现一定的空间正自相关性，并有逐渐增强的趋势。
在不同的空间权重矩阵条件下，局部自相关也出现了明显的空间差异。
随着GIS应用的深入，对人口、资源、环境和经济数据的分析处理已不再局限于对数据进行储存、查询和显示，而是更加注重深入分析事物的发生、发展和变换规律的动力学特征。
因此，分析地区之间的空间作用关系成为人们关注的重点。
空间自相关是空间统计分析的前提条件，也是认识时空分布特征的一种常用方法。
要进行空间自相关的度量，首先需要通过空间权重矩阵定量地表达地理要素之间的空间相关关系。
1.空间自相关分析1.1 全局空间自相关全局空间自相关主要用于描述区域单元某种现象的整体空间分布情况，以判断该现象在空间上是否存在聚集性。
最常用的全局空间自相关指数是Moran's I，其具体计算公式为：1.2 局部空间自相关局部空间自相关分析侧重于研究空间对象属性值在某些局域位置的空间相关性，即局域空间对象的属性值对全部研究对象的影响。
Anselin(1995)对全局空间自相关进行了改进，提出了空间关联的局部指标LISA(Local Indicators of Spatial n)，即局部与局部两个统计量。
在LISA指标中，我们最常用的是局部指数，其公式如下：其中，i为空间单元的属性值，w为空间权重矩阵，反映属性值与均值的偏差程度。
正值表示该区域单元周围相似值的空间集聚(高高或低低)；负值表示非相似的空间集聚；如果值接近零，说明该区域与邻域不存在空间关联关系，即该区域的空间分布呈现随机分布状态。
1.3 Moran散点图Moran散点图常用于研究局部空间的不稳定性。
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面 反 映路 网特 征 、 交 通 特 征 与交 通 安 全 之 间 关 系 的
定量 研究 在我 国几乎 没有 展 开．
本文 基 于美 国佛 罗 里达 州 Ｈｉ ｌ ｌ ｓ ｂ ｏ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ县 的数 据进 行 区域安 全建模 研究 ． 基 于 安 全 同质 性 原 则 ， 将 该县 重新 划分 为不 同数 量规 模 的交 通 安全 分 析 小 区
第４ １卷第 ９ 期
２ ０ １ ３年 ９月
同 济 大 学 学 报（ 自 然 科 学 版）
Ｊ Ｏ Ｕ Ｒ Ｎ Ａ Ｌ Ｏ Ｆ Ｔ Ｏ Ｎ Ｇ Ｊ Ｉ Ｕ Ｎ Ｉ ｖ Ｅ Ｒ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ （ Ｎ删 Ｒ Ａ Ｌ Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ ）
Ｖｏ１ ． ４ １ Ｎｏ． ９ Ｏ ｐ．２ Ｓ ０ １ ３
流程考虑交通安全 ， 文献Ｅ ８ ３ 探讨 了城市总体规划 和
土地 规 划 中影 响 因素 的安 全 效应 ． 而从 区 域宏 观层
ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ．Ｒｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ １ Ｐ ｏ ｉ ｓ ｓ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ Ｐ ｏ ｉ ｓ ｓ ｏ ｎ ． １ ｏ ｇ ｎ ｏ ｒ ｍａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ １ ， ｔ ｈ ｅ Ｂａ ｙ ｅ ｓ ｉ ａ ｎ ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｈ ａ ｓ ａ ｅｔ ｂ ｔ ｅ ｒ ｍｏ ｄ ｅ ｌ — ｆ ｉ ｔ ｔ ｉ ｎ ｇ； ｔ ｈ ｅ ｇ ｒ ｅ ａ ｔ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ｔ ｏ ｔ ａ ｌ ｚ ｏ ｎ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｉ ｓ ，ｔ ｈｅ ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｒ ｈｅ ｔ ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ ；ｔ ｈ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｇ ｉ ｖ ｅ ｎ ａ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ｆ ｉ ｃ ｚ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ
性 模 型对 ＴＡ Ｚ事 故 频 数 与 相 关 变 量 的关 系 进 行 建
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ａ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｓ ａ ｆ ｅ ｔ ｙ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ
模［ ４ ］ ， 假设 Ｔ ＡＺ的事 故 分布在 空 间 上不 相 关． 然而 ， 安 全 数 据具 有 复杂 的空 间 分 布特 征 ， 对 空 间特 征 的 忽视 将 大 大 影 响 安全 水 平 估 计 的 准确 性 和鲁 棒 性． 为 了克服广 义线 性 模 型 的局 限性 ， 空间统计方法［ ６ ］
逐 渐成 为安 全分 析领 域 的一个 前沿研 究 方 向．
ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｒ ｏ ｍ Ｈｉ ｌ ｌ ｓ ｂ ｏ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ Ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｙ 。Ｆ ｌ ｏ ｒ ｉ ｄ ａ，ＵＳ Ａ． Ｂ ｙ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｚ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｕ ｎｔ ｙ ｉ ｎ ｔ ｏ ２ ０ ０ ，５ ０ ０ ａ ｎ ｄ ７ ０ ０ ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃ
文章 编 号 ： ０ ２ ５ ３ — ３ ７ ４ Ｘ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ９ — １ ３ ７ ８ — ０ ６
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． ０ ２ ５ ３ — ３ ７ ４ ｘ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ９ ． ０ １ ６
考虑 空 间 自相 关 的贝 叶斯 事 故预 测模 型
同 济 大 学 学 报（ 自 然 科 学 版）
第４ １ 卷
准． 通过数 据探 索性 分析 和对 变 量 的逐 一 筛选 ， 选 定 泊 松一 伽 马模 型 与泊 松一 对 数 正态 模 型通 过 引人 模 型
３类重 要 的安 全影 响 因素 ， 包 括 路段 长 度 、 交 叉 口数 残 差随 机项 ， 容许 事故 过度 离散 特 征 的存 在 ， 成 为 两 量 和 出行 量 ． 路 段 长 度 是 反 映交 通 基 础 设 施 规模 的 个 主流 的事 故预 测模 型 的基 本结 构 ， 本 文 采用 泊 松 一 重要 指标 之一 ； 交叉 口是 交通 事 故 多发 点 ， 在 控制 了 对 数正 态模 型 进 行 研 究． 在泊松一 对数正态模 型 中，
ｒ ａ ｔ ｅ ｔ ｏ ｚ ｏ ｎ ａ ｌ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｉ ｎ ｇ ｒ ｏ ａ ｄ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ，ｔ ｒｉ ｐ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｓ Ｏ ｏ ｎ．Ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｄｅ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ，ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｉ ｎ ｖ ｅ ｓ ｔ ｉ ｇ ａ ｔ ｅ ｄ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃ ｓ ａｆ ｅ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｚ ｏ ｎ ｅ — ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ
ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃ ａｆ ｓ ｅ ｔ ｙ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｚ ｏ ｎ ｅ ；ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
传统 交通 安全 实践 局 限于 “ 打 补 丁式 ” 的微 观工
程措 施 ， 缺 乏 在交通 系统 规划 过 程 中 的前 瞻 性考 虑 ．
Ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ Ａｕ ｔ ｏ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ０ ｎ
ＨＵ Ａ Ｎ Ｇ Ｈｅ ｌ ａ ｉ ， Ｄ Ｅ Ｎ Ｇ Ｘ ｕ ｅ ， Ｘ ＵＰ ｅ ｎ ｇ ｐ ｅ ｎ ｇ
（ １ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｔｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃ ａ ｎ ｄ Ｔｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｃ ｅ ｎｔ ｒ ａ ｌ Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ ４ １ ０ ０ ７ ５ ，Ｃ ｈｉ ｎ ａ；２．Ｓ ｃ ｈ ｏｌ ｏ ｆ Ｔｒ ａ ｎ ｓ ｏｒ ｐ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ
ｓ ｃ ｈ ｅ ｍｅ；ｔ ｈｅ ｍｏ ｓ ｔ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｎ ｔ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ａ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｚ ｏ ｎ ａ ｌ ａｆ ｓ ｅ ｔ ｙ ｉ ｓ
收稿 日期 ：２ ０ １ ２ — ０ ９ — １ ２ 基 金项 目：国家 自然科 学基金 （ ５ １ １ ０ ８ ４ ６ ５ ） ； 中央高校基本科研业务费专项 资金 （ ２ ０ １ ２ Ｚ Ｚ ＴＳ ０ ８ ５ ） 第 一作者 ： 黄合来 （ １ ９ ７ ９ 一） ， 男， 教授 ， 博士生导师 ， 工学博士 ， 主要研究 方向为交通安全．Ｅ － ｍ ａ ｉ ｌ ： ｈ ｕ ａ ｎ ｇ ｈ ｅ ｌ ａ ｉ ＠Ｃ Ｓ Ｈ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ
ｓ ａ ｆ ｅ ｔ ｙ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｚ ｏ ｎ ｅ ｓ ，ｗｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｅ ｄ ａ Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ ｉ ａ ｎ ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｗｉ ｔ ｈ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ａ ｕ ｔ ｏ ｏｒ ｃ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｃ ｒ ａ ｓ ｈ
关键 词 ： 事故预测 模型 ；贝叶斯 方法 ；交 通安 全分 析小 区 ；
空 间 分 析 中图 分 类 号 ： Ｕ４ ９ １ ． ３ １ 文 献 标 志 码 ：Ａ
Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ ｉ ａ ｎ Ｃ ｒ ａ ｓ ｈ Ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ
ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ，ａ ｓ ｗｅ ｌ １ ａ ｓ ｈｅ ｔ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｏ ｆ ｖ ａ ｒ ｉ ｅ ｄ ｚ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｓ ｃ ｈ ｅ ｍｅ ｓ ｏ ｎ ｔ ｌ １ ｅ
在 国内 ， 文献Ｅ ７ ３ 建议 结合 我 国交 通 规 划 的工 作
地 利用 特征 ［ 、 区域交 通 特 征［ ］ 和 区域 路 网特 征［ ］ 等 方 面进行 分析 ． 就统 计方 法 而 言 ， 主要 应 用广 义 线
Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ，Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ ｗｅ ｓ ｔ Ｊ ｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｄ ｕ ６ １ ０ ０ ３ １ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
预测 安全 水ｒ ｏ ａ ｄ ｌ ｅ ｎ ｇ ｔ ｈ ｗｉ ｔ ｌ ｌ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ｌ ｉ ｍｉ ｔ ｏ ｖ ｅ ｒ ５ ６ ｋ ｍ ・ｈ ～ ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｃ ｒ ａ ｓ ｈ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ； Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ ｉ ａ ｎ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ；
黄合 来 ， 邓 雪 ， 许 鹏 鹏
（ １ ． 中南大学 交通运输工程学院 ， 湖南 长沙 ４ １ ０ ０ ７ ５ ；２ ． 西南交通大学 交通运输与物流学院 ， 四川 成都 ６ １ ０ ０ ３ １ ）
摘要 ： 依托美 国佛罗里达州 Ｈｉ ｌ ｌ ｓ ｂ ｏ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ县 的数据建立 区域 安全 预测模 型． 将该县重新划分 为 ２ ０ ０ ， ５ ０ ０ ， ７ ０ ０个交通 安全 分析小 区 ； 提取小 区层面路 网特 征数据 、 出行 数据 和其他 影 响因素， 考虑空间 自相关特性 ， 建 立贝 叶斯 空间模 型 ； 分 析小 区层 面影 响因素的安全效应 ， 评价不 同分 区规模 对安 全因素 效应 的影 响． 对 比传统 的泊松模 型和泊松一 对数 正态模 型， 贝 叶斯 空间模 型具有更 高 的数 据拟合 度 ； 分 区数 目越 多 ， 空 间 因素在随机因素 中的 比重越 高 ； 同一 种分 区下 ， 路 网特 征变 量的安全效应具有鲁棒性 ； 限速大于 ５ ６ ｋ ｍ 的路段 总长度是