本网消息 近日，JCR（Web of Science, SSCI）一区学术期刊《Accident
Analysis & Prevention》以长文刊发了公司旅游与经济管理公司特聘副研究员曾自强博士的最新科研成果。该成果拓展了传统的交通事故数据分析方法，针对事故数据的非线性和异质性等特点，提出了一种基于广义非线性模型的混合多项Logit分析新方法。
该研究成果在公司的支持下，由曾自强博士研究团队、美国华盛顿大学（西雅图）Wang
Yinhai教授研究团队、四川大学徐玖平教授等合作完成。该项目针对美国华盛顿州近4年以来的21396条路段上的共计48154次交通事故进行了系统分析与研究，发现事故数据呈现非线性、异质性等特征，并基于传统混合多项Logit事故数据分析方法，创新性地将线性预测函数拓展为非线性混合随机积分预测函数，提出基于广义非线性模型的混合多项Logit分析新方法，有效提高了对不同严重程度的交通事故发生概率进行预测的准确性，进一步发展了交通事故数据的混合多项Logit分析理论。该成果对事故黑点的识别与预测也具有重要的应用价值。
据悉，《Accident Analysis & Prevention》为JCR（Web of Science, SSCI）一区期刊，是交通安全领域最具影响力的重要国际学术期刊，1969年由现代交通研究之父Frank Haight教授创刊，是荷兰国际化多媒体出版集团Elsevier为Association for the Advancement of
Automotive Medicine主办的会刊。该期刊主要刊发交通安全领域的高水平研究类文章，在学术界具有重要影响力。
