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J-GLOBAL ID：202102231591181100   整理番号：21A1163277

平縦組合せ道路区間事故の厳しさ原因同定モデル【JST・京大機械翻訳】

Severity Factors Analysis Model of Traffic Accident on Combined Horizontal and Vertical Alignments

著者 (5件)： Ji Xiaofeng (昆明理工大学交通工程学院,昆明650504) ,  Wu Yaxin (昆明理工大学交通工程学院,昆明650504) ,  Hao Jingjing (西南交通大学交通運輸与物流学院,成都610031) ,  Pang Rui (云南省交通規画設計研究院陸地交通气象災害防治技術国家工程実験室,昆明650200) ,  Hu Chengyu (云南省交通規画設計研究院陸地交通气象災害防治技術国家工程実験室,昆明650200)
資料名： Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi  (Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi)
巻： 20  号： 6  ページ： 197-204  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2945A  ISSN： 1009-6744  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 事故の厳しさの原因と影響機構を解析するために,事故の厳しさの潜在変数をシステム選択のシステム選択に基づいて選択し,規則的Logitモデルを採用して,事故の厳しさに影響する重要な独立変数を得て,偏比例優位モデルを採用して,変数パラメータを修正した。その結果,2段階モデル(TSM)を構築し,そして,雲南省(Yunnan)の高速道路を例として,道路の事故の厳しさの原因同定のための2段階モデル(TSM)を構築した。結果は以下を示した。提示したTSMモデルは,規則的確率モデルより,よりよく適合し,そして,この問題を,より適切であった。車両数、平曲線曲率及び縦曲線曲率などの7つの変数は一般及び以上の事故に対してプラス効果があり、運転人性別及び接続入口などの3つの変数は一般及び以上の事故に対してマイナス効果を持つ。影響度に関しては,最大(限界効果14.466%),運転人性別(10.581%),縦曲線長さ(0.114%)であった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高速道路 ,  *道路 ,  曲率 ,  確率モデル
準シソーラス用語： 独立変数 ,  潜在変数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  道路計画・調査,道路の構造  (RC08020X)

タイトルに関連する用語 (7件)： 縦 ,  組合せ ,  道路 ,  事故 ,  原因 ,  同定 ,  モデル