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J-GLOBAL ID：201702260768064218   整理番号：17A0204136

BAYES空間相関モデルに基づく都市高速道路安全影響要因の研究【JST・京大機械翻訳】

An Analysis on Effective Factors of Safety for Urban Expressways Based on Bayesian Spatial Models

著者 (3件)： Yin Juyuan (Transportation Engineering School,Tongji University) ,  Li Tienan (Transportation Engineering School,Tongji University) ,  Sun Jian (Transportation Engineering School,Tongji University)
資料名： Jiaotong Xinxi yu Anquan  (Jiaotong Xinxi yu Anquan)
巻： 34  号： 3  ページ： 27-33,40  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3145A  ISSN： 1674-4861  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高速道路は都市交通の主骨格であり、その運行安全状況は全体の通行効率の発揮に直接影響する。本論文において,著者らは,検出器データと事故ビデオ監視システムによって収集した2011~2013年の間の50の事故データに基づき,上海の南北の高さ,高さ,内側ループ,および内側ループの4つの高速道路をモデル化するためにBAYES空間相関モデルを使用した。リンク間の潜在的空間関係を反映するために,負の二項モデルに基づき,空間的ランダム影響項を,隣接空間相関モデルを確立するために,導入した。さらに,この空間ランダム項の共分散行列を改良し,距離空間相関モデルを構築した。3つのモデルの回帰効果を,BAYES回帰によって比較した。結果により,距離空間相関モデルは,最適適合効果を持ち,そして,その分散情報標準(DIC)は,負の二項モデルより,6.04%低かった。このことから,事故は道路における分布に空間的関連があり,その相関性が距離に影響されることが示唆された。道路の幾何学的特性の影響因子の中で、道路の前後1KM内のランプ数が多いほど、メートルの回転角が大きいほど、事故のリスクが大きくなる。入口と出口の間のインタリーブ事故の発生確率は,より高かった。日平均交通量は事故リスクと正の相関があった。異なる高速道路の比較分析により、内部ループ事故のリスクが高く、中央事故のリスクが低いことが明らかになった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回転角 ,  *高速道路 ,  監視装置 ,  *都市高速道路 ,  インタリーブ ,  都市交通 ,  *道路 ,  モデリング ,  交通量
準シソーラス用語： 比較分析 ,  発生確率 ,  影響因子 ,  共分散行列 ,  上海市 ,  *空間相関 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： traffic safety ,  urban expressway ,  traffic accident ,  effect factor of safety ,  Bayesian method ,  spatial correlation model

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  レーダ  (ND13010H) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 空間相関 ,  モデル ,  都市 ,  道路安全 ,  影響要因 ,  研究