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J-GLOBAL ID:201802284133210028   整理番号:18A1719783

クラスタ分析と階層ベイズモデルを用いた交差点関連衝突における運転者傷害重症度の調査【JST・京大機械翻訳】

Examining driver injury severity in intersection-related crashes using cluster analysis and hierarchical Bayesian models
著者 (7件):
資料名:
巻: 120  ページ: 139-151  発行年: 2018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)
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交通事故は,交通環境が複雑な交差点で発生する可能性が高い。本研究では,クラスタ分析と階層的Bayesモデルを組み合わせたハイブリッドアプローチを開発し,ニューメキシコにおける2年間の衝突データに基づいて,交差関連衝突における運転者の負傷重症度パターンを調べた。3つのクラスタを,多様な外部環境下での運転者のリスク補償不安定性を明らかにするために,気象と道路環境条件に基づくK平均クラスタ分析によって定義した。階層的Bayesランダム切片モデルを3つのクラスタの各々に対して開発し,マルチレベル運転者傷害結果に対する寄与因子を同定した。すなわち,特性損傷のみ(Level I),損傷の訴えと可視損傷(Level II),および傷害と死亡率(Level III)である。衝突データ階層的特徴と交差レベル相互作用を省略する通常の多項式ロジスティックモデルとのモデル比較により,提案したハイブリッド手法の適合性と有効性を検証した。結果は,いくつかのクラッシュレベルの変数(時間,気象,光条件,面積,および道路グレード),車両/運転者レベル変数(交通制御,車両行動,運転者年齢,薬物/アルコール障害,運転者年齢)が,運転者の負傷重症度に有意に影響することを示した。本研究は,厳しい衝突防止のための効果的な対策を開発するための交差関連衝突事故と有益な参考文献における運転者の負傷重症度に及ぼすこれらの変数の影響の洞察を提供する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
自動車事故,交通安全 

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