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J-GLOBAL ID：201702245897721932   整理番号：17A0315694

まれな事象ロジスティック回帰モデルを用いた信号交差点と予測における赤信号走行の影響因子【Powered by NICT】

Influential factors of red-light running at signalized intersection and prediction using a rare events logistic regression model

著者 (5件)： Ren Yilong (School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, 37 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, China) ,  Wang Yunpeng (School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, 37 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, China) ,  Wu Xinkai (School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, 37 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, China) ,  Yu Guizhen (School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, 37 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, China) ,  Ding Chuan (School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, 37 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, China)
資料名： Accident Analysis & Prevention  (Accident Analysis & Prevention)
巻： 95  号： PA  ページ： 266-273  発行年： 2016年 
JST資料番号： D0828A  ISSN： 0001-4575  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 赤信号通り抜け走行(RLR)は,信号交差点での主要な安全関心事になってきた。RLR関連事故を防止するために,RLRの運転者の挙動に大きく影響する因子を同定し,実時間で電位RLRを予測することが重要である。本研究では,三信号交差点からのループ検出器によって収集された高解像度交通データから抽出された9カ月のRLR事象を適用RLR挙動に有意に影響する因子を同定した。データ解析は,占有時間,時間ギャップ,使用済み黄色時間,黄色開始までの左,先行車両は黄色中の交差点を通過するか,隣接車線の交差点を通過する車両であるかどうか時間はRLR挙動の要因が有意に多かったことを示した。さらに,RLRの稀な事象の性質に起因して,改質された希事象ロジスティック回帰モデルは,RLR予測のために開発した。希少事象ロジスティック回帰法は稀な事象研究のための多くの分野に適用されており,印象的な性能を示したが,これまでに以前の研究のどれも,この方法はRLRを研究していない。結果は稀な事象ロジスティック回帰モデルは,標準的なロジスティック回帰モデルよりも有意に良好な性能であることを示した。より重要なことは,提案したRLR予測法は純粋にストップバーから400足に位置する単一進歩ループ検出器から収集したループ検出器データに基づいている。ループは多くの交差点で実行されて,実時間でデータを集めることができるので,これは提案した方法の将来の分野応用に対する大きな可能性をもたらす。本研究では,交差点安全性の向上に大きく寄与することが期待される。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *交差点 ,  安全性 ,  高分解能 ,  *走行 ,  予測技法 ,  電位 ,  データ解析 ,  検出器 ,  *信号交差点
準シソーラス用語： *ロジスティック回帰分析 ,  交通データ ,  実時間 ,  *影響因子 ,  *赤信号 ,  *ロジスティック回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 赤色光は走行 ,  影響因子 ,  希な事象 ,  ロジスティック回帰 ,  高分解能交通データ

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 事象 ,  ロジスティック回帰モデル ,  信号交差点 ,  予測 ,  赤信号 ,  影響因子