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J-GLOBAL ID：201702265925434186   整理番号：17A0441928

損傷重症度による道路衝突率を解析するための多変量ランダムパラメータTobitモデル【Powered by NICT】

A multivariate random-parameters Tobit model for analyzing highway crash rates by injury severity

著者 (5件)： Zeng Qiang (School of Civil Engineering and Transportation, South China University of Technology, Guangzhou, Guangdong 510641, PR China) ,  Wen Huiying (School of Civil Engineering and Transportation, South China University of Technology, Guangzhou, Guangdong 510641, PR China) ,  Huang Helai (Urban Transport Research Center, School of Traffic and Transportation Engineering, Central South University, Changsha, Hunan 410075, PR China) ,  Pei Xin (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, PR China) ,  Wong S.C. (Department of Civil Engineering, The University of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong)
資料名： Accident Analysis & Prevention  (Accident Analysis & Prevention)
巻： 99  号： PA  ページ： 184-191  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,傷害の厳しさによって,衝突速度の解析のために提案した多変量ランダムパラメータTobitモデル。モデルでは,傷害の厳しさを横切る相関と道路区間観察の間にわたり観察されない不均一性の両方を設定した。提案したモデルはBayes文脈における多変量(固定パラメータ)Tobitモデルと比較して,香港の交通情報システムから収集した衝突データセットを用いることである。データセットは五年間(2002 2006)のための224方向道路区間上の事故,道路幾何学的および交通情報を含んでいる。多変量ランダムパラメータTobitモデルが固定パラメータの対抗物よりはるかに良好な適合を提供し,逸脱情報基準とBayes R~2に従って,異なる重度水準における事故率の間の高い相関を明らかにした。パラメータ推定値は,いくつかの危険因子(バス停止,車線変更機会と車線幅)が,事故負傷重度速度に対する不均一な影響を有することを示した。他の因子のために,それらのランダムパラメータの分散は95%信頼性レベルで有意ではない,ランダムパラメータは観察の間にわたり固定に設定した。それにもかかわらず,これらの固定係数の大部分はランダムパラメータモデルにおける高い精度(すなわち,より小さな分散)を用いて推定した。傷害の厳しさによって,衝突速度に及ぼす諸因子の影響のより包括的な理解を提供する,ランダムTobitモデルを多変量Tobitモデルよりも優れていると交通安全解析のための良好な代替法を考慮すべきである。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： 危険因子 ,  交通情報 ,  *道路 ,  不均一性 ,  Bayes推定 ,  信頼性 ,  香港 ,  パラメータ推定 ,  安全解析
準シソーラス用語： 重症度 ,  車線変更 ,  交通情報システム ,  衝突速度 ,  *ランダムパラメータ ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 重症度による衝突速度 ,  ランダムパラメータ ,  多変量Tobitモデル ,  Bayes推論

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 (7件)： 損傷重症度 ,  道路 ,  衝突 ,  解析 ,  多変量 ,  ランダムパラメータ ,  モデル