文献

J-GLOBAL ID：201702264824535321   整理番号：17A0850497

種々の地理的単位からマクロレベルデータを用いた交差点衝突予測モデル化【Powered by NICT】

Intersection crash prediction modeling with macro-level data from various geographic units

著者 (3件)： Lee Jaeyoung (Department of Civil, Environmental and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL 32816-2450, United States) ,  Abdel-Aty Mohamed (Department of Civil, Environmental and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL 32816-2450, United States) ,  Cai Qing (Department of Civil, Environmental and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL 32816-2450, United States)
資料名： Accident Analysis & Prevention  (Accident Analysis & Prevention)
巻： 102  ページ： 213-226  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： 各種施設の交通事故予測モデルを開発するために大きな努力がなされてきた。衝突モデルは,衝突事故ホットスポットを同定し,安全対策を評価するために重要な役割を演じてきた。最近では,多くのマクロレベル衝突予測モデルは,長期輸送計画過程における道路安全の考慮を取り入れるために開発した。多数のマクロレベルの研究は,様々な人口統計学的および社会経済的帯状特性は交通安全に実質的影響を有することを見出したが,衝突モデルを推定するための既存の地理的単位からマクロレベルデータとミクロレベル合体することを試みた研究はほとんどない。本研究では,著者らは,七つの空間ユニットのためのマクロレベルデータと全,重度の,歩行者と自転車衝突に対する交差衝突モデルのシリーズを開発した。研究は郵便集計地域データと全,重度,および自転車衝突モデルが最もよく機能し,調査区域ベースのデータと歩行者衝突モデルは競合するモデルより優れていることを明らかにした。さらに,交差点衝突モデルは,マクロレベルエンティティのためのランダム効果を含むだけで大幅に改善できることを明らかにした。に加えて,交差点衝突モデルは,他のマクロレベル変数を含めることによってさらに強化した。最後に,歩行者と自転車の衝突モデリングの結果は,いくつかのマクロレベル変数(例えば,人口密度,特定の年齢群の比率,歩行通勤者,自転車を用いて通勤者など)は,これらの事故のための良好な代替曝露できることを意味している。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： 交通事故 ,  モデリング ,  輸送計画 ,  通勤 ,  交通安全 ,  人口密度 ,  *交差点 ,  安全性 ,  歩行者 ,  *予測モデル ,  自転車 ,  安全対策 ,  歩行
準シソーラス用語： 人口統計学 ,  衝突事故 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 衝突予測モデル ,  ミクロレベル交通安全 ,  マクロレベルの交通安全 ,  帯状効果 ,  ランダム効果モデル ,  安全性能関数

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 (4件)： 地理 ,  交差点 ,  衝突予測 ,  モデル化