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J-GLOBAL ID：201702255059187130   整理番号：17A1496270

マクロレベル脆弱な道路利用者衝突解析:頻度と比率のベイズ結合モデリングアプローチ【Powered by NICT】

Macro-level vulnerable road users crash analysis: A Bayesian joint modeling approach of frequency and proportion

著者 (3件)： Cai Qing (Department of Civil, Environment and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL 32816, United States) ,  Abdel-Aty Mohamed (Department of Civil, Environment and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL 32816, United States) ,  Lee Jaeyoung (Department of Civil, Environment and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL 32816, United States)
資料名： Accident Analysis & Prevention  (Accident Analysis & Prevention)
巻： 107  ページ： 11-19  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： 本研究では,巨視的レベルで歩行者と自転車衝突事故に影響する外因性因子を追求するために従来の数回帰モデルに建物による歩行者と自転車通行者の安全に関する文献に貢献することを目指した。従来の数モデルでは,自動車運転者以外の衝突事故に及ぼす外因性因子の影響を直接調べた。しかし,脆弱道路利用者の衝突事故は,自動車と非自動車運転者の間の衝突である。,外因性因子は,非自動車運転者と自動車運転者による自動車運転者以外の衝突事故に影響する。外因性因子の潜在的に異なる影響に対応するために,合計事故数の積と自動車運転者以外の衝突事故の比率として自動車運転者以外衝突計数を変換し,二つの部分に対応する負の二項(NB)モデルとロジットモデルの結合モデルを定式化した。定式化された関節モデルはフロリダ州の交通分析地域(TAD)に基づく自動車運転者以外の衝突データを用いて推定した。一方,伝統的なNBモデルも推定と比較して関節モデルを構築した。結果は継手モデルは,より良好なデータ適合を提供し,より重要な変数を同定することができることを示した。続いて,自動車運転者以外の衝突事故のホットゾーンを同定するために提案したモデルに基づいて提案する新しい関節スクリーニング法。自動車運転者以外の衝突事故のホットゾーンは同定され,分割された三つのタイプより危険な運転環境のみでホットゾーン,より危険なウォーキングおよびサイクリング条件のみを用いたホットゾーン,ホットゾーンに入れた。関節モデルとスクリーニング法は,意思決定者,輸送管理者,と地域計画者が,歩行者とサイクリストの安全を先行的に改善するためより効率的な治療する助けとなることが期待される。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： 歩行者 ,  回帰モデル ,  *自動車 ,  自転車 ,  輸送管理 ,  定式化 ,  サイクリスト ,  スクリーニング ,  地域計画 ,  安全性 ,  歩行 ,  ロジットモデル ,  フロリダ州
準シソーラス用語： 自動車運転 ,  衝突事故 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 結合モデル ,  頻度と割合 ,  全衝突 ,  脆弱な利用者 ,  非運転者衝突 ,  ホット領域同定

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 (6件)： マクロ ,  道路利用者 ,  衝突解析 ,  頻度 ,  比率 ,  モデリング