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J-GLOBAL ID：201702242494789975   整理番号：17A1215212

文脈と非文脈的運転行動評価のためのBayesネットワークモデル【Powered by NICT】

A Bayesian Network model for contextual versus non-contextual driving behavior assessment

著者 (5件)： Zhu Xiaoyu (Metropia Inc., 1790 East River Road, Suite 140, Tucson, AZ 85718, USA) ,  Yuan Yifei (Department of Systems and Industrial Engineering, University of Arizona, 1127 E. James E. Rogers Way, Tucson, AZ, USA) ,  Hu Xianbiao (Metropia Inc., 1790 East River Road, Suite 140, Tucson, AZ 85718, USA) ,  Chiu Yi-Chang (Department of Civil Engineering and Engineering Mechanics, University of Arizona, 1209 E. Second St, Tucson, AZ, USA) ,  Ma Yu-Luen (Department of Finance, Insurance, Real Estate and Law, University of North Texas, Denton, TX 76203, USA)
資料名： Transportation Research. Part C. Emerging Technologies  (Transportation Research. Part C. Emerging Technologies)
巻： 81  ページ： 172-187  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0534A  ISSN： 0968-090X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 運転行動は一般的に衝突事故発生の最も重要な要因の一つであると考えられている。運転行動評価プロセス(すなわち文脈駆動挙動評価手法)における文脈関連情報を利用することの利点を評価することを目的とした。GPS駆動観測,個々の運転行動,個々の運転リスク,個々の衝突頻度の間の関係を調査するBayesネットワーク(BN)モデルを使用した。文脈情報(すなわち非文脈的アプローチ)以前の研究とは対照的に,BN法で使用したデータは,衝突リスク,および動的交通流情報の車両だけでなく,瞬間走行速度と自動車の加速/減速のような非文脈的データを周辺道路条件などに寄与する可能性があることを周辺環境における文脈的特徴を組み合わせたものである。自動車GPSデータ点,運動学的事象と文脈情報の大量をdrivelレベルデータに開発した情報集約機構。提案したモデルを用いて,運転者の運転行動リスクを評価し,文脈運転行動と事故発生の間の関係を確立した。事例研究断面の解析結果は,文脈モデルを非文脈的モデルよりも著しく良好な性能を有し,他のものよりも速くあるいはランプ速度限界よりもはるかに遅い速度で,高速道路上でのほうが速く加速または減速度で運転する運転者は,衝突事象に関与する可能性が高いことを示した。添加では,より高いVMTの若年運転者と女性運転者は,高い衝突リスクを持つことが分かった。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： 自動車 ,  事例研究 ,  *運転 ,  高速道路 ,  交通流 ,  速度制限 ,  走行速度 ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  若年 ,  文脈情報 ,  衝突事故 ,  *運転行動 ,  *信念ネットワーク ,  *行動評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 文脈駆動リスク分析 ,  Bayesネットワークモデル ,  情報aggregation ,  回帰モデル

分類 (3件)： 運転者  (TB01040V) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文脈 ,  行動評価 ,  Bayesネットワーク ,  モデル