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J-GLOBAL ID：200902241437138434   整理番号：09A0442292

道路交通事故ホットスポットの輪郭づけのためのカーネル密度の推定とK-手法クラスタリング

Kernel density estimation and K-means clustering to profile road accident hotspots

著者 (1件)： ANDERSON Tessa K. (Univ. of Queensland, School of Geography, Planning and Environmental Management, Brisbane, QLD 4072, AUS)
資料名： Accident Analysis & Prevention  (Accident Analysis & Prevention)
巻： 41  号： 3  ページ： 359-364  発行年： 2009年05月 
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： 道路交通事故の高密度領域を低減するための効果的戦略の決定において,道路交通事故ホットスポットの同定は,重要な役割である。本論文では,次項の二つの手法を紹介する。1)英国のロンドン市における道路交通事故に関係した傷害の空間パターンを研究するために,地理情報システム(GIS)とカーネル密度の推定を用いる方法,2)道路交通事故ホットスポットの分類を創出するために,環境データ及び最初のセクションからの結果を用いるクラスタリング手法。英国のロンドン都市域を用いて,この手法の利用を例証する。1999~2003年において,都市警察によって収集された道路交通事故データを用いた。カーネル密度推定マップを創作し,次いで,道路交通事故ホットスポットの基本的な空間ユニットを創出するために,セル密度によって分割した。次いで,付加した環境データをホットスポットセルに加えて,K-手法クラスタリングを用いながら,類似したホットスポットの結果を解読した。衝突事故データと属性データに基づいて,5種のグループと15種のクラスタを創出した。道路交通安全のキャンペーンにおけるロバスト性と可能性の利用に従って,これらのクラスタを論議し評価する。Copyright 2009 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *自動車事故 ,  *確率論的リスク評価 ,  *確率モデル ,  *事故分析 ,  確率密度 ,  確率過程 ,  識別関数 ,  地理情報システム ,  外傷 ,  クラスタ分析 ,  データベース ,  統計データ ,  統計解析 ,  事例研究
準シソーラス用語： カーネル関数 ,  セル密度 ,  ロンドン ,  環境要因 ,  空間パターン ,  時空間クラスタリング ,  *衝突事故 ,  発生頻度

分類 (2件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 道路 ,  交通事故 ,  ホットスポット ,  輪郭 ,  カーネル密度 ,  推定 ,  手法 ,  クラスタリング