马尔可夫转换模型：在道路安全中的应用

在本研究中，提出了两状态马尔可夫转换模型来研究事故频率和严重程度。这些模型假设存在两种未观测到的道路安全状态，并且道路实体（例如，路段）可以随时间在这些状态之间转换。这些状态是不同的，因为在不同状态下，事故频率或严重程度由不同的过程（例如，泊松、负二项、多项logit）生成。使用贝叶斯推断方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）模拟来估计马尔可夫转换模型。为了证明该方法的适用性，我们进行了以下三项研究。在第一项研究中，考虑将两状态马尔可夫转换计数数据模型作为年度事故频率零膨胀模型的替代方案，以解释事故频率数据中通常观察到的零值占主导地位的现象。在第二项研究中，使用五年期间印第安纳州选定州际公路段的每周事故频率，估计了两状态马尔可夫转换泊松模型和两状态马尔可夫转换负二项模型。在第三项研究中，估计了四年期间印第安纳州道路上发生的事故严重程度结果的两状态马尔可夫转换多项logit模型。在这三项研究中发现的最重要结果之一是，在每种情况下，与相应的标准（非转换）模型相比，估计的马尔可夫转换模型都强烈受到道路安全数据的支持，并产生了更优的统计拟合。