简介：研究目的：创新要点：研究方法：重要结论：采用广义估计方程模型对存在时间相关件的事故频次数据进行建模，并与传统广义线性模型的估计效果进行对比。通过广义估计方程来考虑事故频次建模中数据的时间相关性，从而提高参数估计准确度以及模型预测精度。基于4年高速公路交通事故频次数据，建立考虑时间相关性的广义估计方程以及传统的广义线性模型，并采用统计指标对模型效果进行对比。1．事故频次数据样本最对预测精度影响很大；2．广义估引方程能够有效考虑事故频次数据中存住的时间相关性；3．广义估计方程的参数估计比传统广义线性模型史准确，且精度更高。
简介：研究目的：探究城市居民小汽车交通行为变化的原因有多少来自人口统计特性的变化，有多少来自城市结构的改变。创新要点：考虑家庭成员的生活任务分工以及家庭资源的分配等对每个家庭成员出行方式的影响，构建基于家庭生命周期的小汽车出行行为模型，为控制小汽车出行对策的研究提供准确依据。研究方法：采用调查与统计理论，掌握居民的出行行为特征；基于经济计量学建模方法，构建居民小汽车出行行为联立方程模型。重要结论：城市结构关系的改变在抵消了人口统计特性的变化对小汽车交通产生的负面影响之后，小汽车交通总体呈上升趋势。
基于广义估计方程的时间相关性事故频次建模
日本大阪都市圈居民的年龄、居住位置与家庭生命周期对小汽车使用与保有的影响
