针对越江越海隧道入口段追尾事故风险问题,本文首先基于上海长江隧道入口处路侧监控视频提取车速数据,通过聚类算法得到不同交通流状态下的实际平均速度,作为设置实验参数的依据.然后在驾驶模拟实验中,分别在晴天、雨天、雪天等不同环境下设置拥堵流、拥挤流、自由流3种交通流状况,并且在不同环境下分别设置一次追尾事故高危风险情境,获取驾驶行为数据.通过相关性分析和随机森林方法进行变量筛选和重要性排序,发现车头时距最小值、两车速度差最大值、急躁、加速度标准差、拥堵流这5个变量对事故风险有显著影响.最后,引入随机过采样方法优化不平衡数据问题,构建随机森林模型,结果表明,基于随机过采样策略的随机森林预测模型AUC指标提高了6.8％,且对比随机森林、XGBoost、支持向量机模型,基于随机过采样-随机森林算法的短时追尾事故风险预测模型效果最佳.
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