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J-GLOBAL ID：201702238470549328   整理番号：17A0398544

ブラジルの高速道路のための多変量ベース衝突予測モデル【Powered by NICT】

A multivariate-based conflict prediction model for a Brazilian freeway

著者 (3件)： Caleffi Felipe (Laboratory of Transport Systems, Federal University of Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS 90035-180, Brazil) ,  Anzanello Michel Jose (Department of Industrial Engineering, Federal University of Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS 90035-180, Brazil) ,  Cybis Helena Beatriz Bettella (Laboratory of Transport Systems, Federal University of Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS 90035-180, Brazil)
資料名： Accident Analysis & Prevention  (Accident Analysis & Prevention)
巻： 98  ページ： 295-302  発行年： 2017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： 交通データに依存する実時間衝突リスク予測モデルは,交通安全を改善することを求める動的管理システムに有用である。安全を積極的に改善するためにモデルが,事故発生と衝突リスクを予測するために提案した。本論文では,ブラジルのBRで/RS高速道路衝突予測モデルのための変数の選択のための多変量ベースフレームワークを提案した。Bhattacharyya距離(BD)と主成分分析(PCA)は,交通混雑の発生を説明するのに役立つ可能性のある変数からなるデータセットに適用した;パラメータは,このような多変量技術後選択のための変数除去を誘導する可変重要度指数をもたらすによって得られた。次に,選択された変数は線形判別分析(LDA)モデルに挿入されたコンフリクト発生を推定した。ブラジルの高速道路のセグメントでの監視カメラから加工された交通データを用いて適用した適合対照事例法。結果はモデルに大きく影響する変数は全流量,車線の占有率の標準偏差の間の差,および変動の速度係数に関連していることを示した。モデルは主要なブラジルの高速道路の特徴的な挙動を評価することを可能にした,車線,攻撃的操作をもたらす間のトラヒックパターンのブラジルの典型的な不均一性を明らかにした。結果も開発LDA PCAモデルは,LDA BDモデルよりも優れていることを示した。LDA PCAモデルは平均76%の分類精度が得られ,平均87%の感度(衝突正しく予測された速度を測定する)。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： *高速道路 ,  標準偏差 ,  主成分分析 ,  *予測モデル ,  交通安全 ,  不均一性 ,  交通混雑 ,  管理システム ,  *ブラジル連邦共和国 ,  占有率
準シソーラス用語： 分類精度 ,  監視カメラ ,  線形判別分析 ,  交通データ ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 衝突予測モデル ,  Bhattacharyya距離 ,  主成分分析 ,  線形判別分析 ,  ブラジルの高速道路

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 (5件)： ブラジル ,  高速道路 ,  多変量 ,  衝突 ,  予測モデル