基于Hawkes过程的交通流网络事故数据启发式建模

我们考虑用双曲偏微分方程（PDEs）动态描述道路网络中交通行为。这些方程与Hawkes过程耦合，该过程对交通事故建模并考虑其自激特性，即刚发生事故的区域内更可能再次发生事故。我们讨论了两个模型组分如何相互作用并影响彼此。数据分析揭示了事故的自激特性并确定了进一步参数。使用风险度量的数值模拟强调并总结了我们模型中交通事故效应的讨论。