一種針對摩托車的交通安全法規有效性分析方法。基于一種多變量動態Tobit模型，分析摩托車交通事故和交通安全法規之間的關聯關系；輸出內容為摩托車交通事故與交通安全法規指標之間的相關系數；輸入的信息包括不同城市可量化的交通安全法規指標數據，包括限速，酒駕和超速處罰措施；輸入的數據還包括各城市交通事故數據，社會經濟數據，包括人口、收入、受教育情況內容。本發明的優點是評價交通安全法規的有效性，分析交通安全法規和摩托車交通事故之間的關聯關系，研究交通安全法規對交通安全的影響，以便建立摩托車交通事故預防方法，并為制定相關政策措施提供決策依據。

技術領域

本發明涉及一種針對摩托車的交通安全法規有效性分析方法，屬于計算機技術領域。

背景技術

傳統的交通事故分析方法，僅僅考慮人、車、路和環境因素，而無法評價交通安全法規對交通安全的影響。交通安全法規的制定是為了規范駕駛員的駕駛行為，進而規避交通事故的發生。然而由于地方實施細則和執法條例的不同，交通安全法規的遵守率以及實施效果并不相同。如何評價交通安全法規的有效性以及對交通安全的影響，是亟待解決的問題。

2013年我國高速公路共發生交通事故8693起，造成5843人死亡，每起事故的致死率為0.67。摩托車交通事故往往占所有交通事故的30％-40％，而致人重傷甚至死亡的交通事故中，涉及到摩托車的有70％-80％。摩托車交通事故死亡率遠遠大于小汽車的交通事故死亡率。目前我國絕大多數摩托車是屬于無牌、無證、無保險的“三無”摩托車，而且摩托車駕駛員普遍缺乏足夠的守法意識，因此研究針對摩托車的交通安全法規有效性具有現實意義。

發明內容

為了克服現有技術的不足,本發明提供一種針對摩托車的交通安全法規有效性分析方法。

一種針對摩托車的交通安全法規有效性分析方法，基于一種多變量動態Tobit模型，分析摩托車交通事故和交通安全法規之間的關聯關系；輸出內容為摩托車交通事故與交通安全法規指標之間的相關系數；輸入的信息包括不同城市可量化的交通安全法規指標數據，包括限速，酒駕和超速等處罰措施；輸入的數據還包括各城市交通事故數據，社會經濟數據，包括人口、收入、受教育情況等內容。

一種針對摩托車的交通安全法規有效性分析系統，包括一臺處理器、通訊模塊、人機交互接口。

人機接口主要提供數據輸入和輸出的接口。

通訊模塊可以從交通事故數據服務器中讀取交通事故起數數據。

處理器完成對數據的處理與分析，將高速公路安全法律指標相關的因素當作解釋變量，將社會、人口和交通因素作為控制變量，運用多變量動態Tobit模型分析預測交通事故起數，將觀測到的滯后變量集成到多變量動態Tobit模型中，用來解釋交通事故數據潛在的時間關聯關系；并將分析結果輸出到人機交互接口。

本發明的優點是評價交通安全法規的有效性，分析交通安全法規和摩托車交通事故之間的關聯關系，研究交通安全法規對交通安全的影響，以便建立摩托車交通事故預防方法，并為制定相關政策措施提供決策依據。

本申請提出了三個模型并將其進行了比較，第一個多變量動態Tobit模型是包含滯后觀測變量，第二個多變量動態Tobit模型包含隨機變量，第三個模型為多變量靜態Tobit模型。仿真結果顯示，在這個三個模型中第一個模型的擬合優度最好。

仿真發現，集成了滯后觀測變量的多變量動態Tobit模型可以更好的解釋交通事故起數在時間演化過程中的隨機性和相互依賴性，從而使得模型計算值和實際觀測值更加接近。

仿真結果顯示，如果執法部門可以持續教育公眾，在開摩托車時佩戴頭盔可以挽救更多生命。如果政府制定更嚴厲的禁止在駕駛過程中使用手持通訊設備的規定、提高超速和酒駕罰款，以及增加牌照發放年齡，可能會減少摩托車交通事故的人員傷亡和財產損失。

具體實施方式