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双车道公路安全性能预测模型研究的中期报告
本报告重点介绍双车道公路安全性能预测模型的研究进展和实验结果。
第一部分：文献综述
通过对已有的文献进行调研，我们发现现有的双车道公路安全性能预测模型主要分为三类：基于统计学方法的模型、基于机器学习方法的模型和基于混合方法的模型。其中，基于机器学习和混合方法的模型在预测准确率上具有明显优势，但是建模过程较为复杂，并且需要大量的数据支持。因此，我们决定采用基于机器学习的方法进行研究。
第二部分：数据采集和处理
为了建立预测模型，我们需要收集大量的交通事故数据和交通流量数据。在数据采集过程中，我们主要使用了交通部门的公路交通安全绩效监测系统（RPMS）和路政部门的公路普查数据。经过数据清洗和处理，我们最终得到了包括车流量、道路等级、天气状况等多个因素的数据集。
第三部分：模型建立和实验结果
在模型建立过程中，我们选择了神经网络模型和支持向量机模型进行实验比较。经过模型训练和测试，发现基于支持向量机的模型具有更好的预测准确率和结果解释能力。同时，我们还对模型进行了误差分析，发现车流量、路段长度、道路等级等因素对模型结果有着重要作用。
结论：
本研究通过对双车道公路安全性能预测模型的研究，发现基于支持向量机的模型具有更好的预测准确率和结果解释能力。通过对模型预测结果的误差分析，可以为公路管理部门提供更为细致和有效的交通安全管理策略。