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J-GLOBAL ID：201102285051084262   整理番号：11A0599905

衝突事故予測モデルへの結合-確率アプローチ

A joint-probability approach to crash prediction models

著者 (3件)： PEI Xin (Dep. of Civil Engineering, The Univ. of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong) ,  WONG S.c. (Dep. of Civil Engineering, The Univ. of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong) ,  SZE N.n. (Dep. of Civil Engineering, The Univ. of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong)
資料名： Accident Analysis & Prevention  (Accident Analysis & Prevention)
巻： 43  号： 3  ページ： 1160-1166  発行年： 2011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： 多くの道路安全研究者は,衝突事故発生と説明因子の間の関係を調べるためにPoissonおよび負の2項回帰モデルのような衝突事故予測モデルを使用してきた。彼らは典型的に,異なった重度レベルの衝突頻度を別々にモデル化することを試みた。しかしながら,この方法は異なった衝突重度レベルの間のモデル推定の間の大きな相関を受ける可能性がある。データ構造とモデル推定手法を修正することによる,衝突事故予測モデルの統計的あてはめの改善努力にもかかわらず,異なった衝突重度の間での,衝突発生に関する説明因子の効果の適切な解釈について取組んだ研究はほとんどない。本報では,衝突事故発生と衝突事故重度の両方の予測を単一フレームワークに統合するために,結合確率モデルを開発する。例として,Markov連鎖モンテカルロ(MCMC)アプローチの完全Bayes手法が説明因子の効果を推定するために適用される。提案した結合確率モデルの適合性を例示するために,香港市内の信号交差点における衝突リスクについての事例研究を実施する。事例研究の結果は,提案したモデルは良好な統計的あてはめを実証し,また説明因子の影響の適切な分析を提供することを示す。Copyright 2011 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 確率 ,  Bayes推定 ,  衝突 ,  *事故 ,  *予測モデル ,  モンテカルロ法
準シソーラス用語： Markov連鎖モンテカルロ法 ,  *衝突事故

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 (3件)： 衝突事故 ,  予測モデル ,  確率