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J-GLOBAL ID：202102236894814296   整理番号：21A2349628

Bayes二変量条件付き自己回帰モデルを用いた帯状昼間と夜間衝突頻度の空間結合解析【JST・京大機械翻訳】

Spatial joint analysis for zonal daytime and nighttime crash frequencies using a Bayesian bivariate conditional autoregressive model

著者 (6件)： Zeng Qiang (School of Civil Engineering and Transportation, South China University of Technology, Guangzhou, P.R. China) ,  Wen Huiying (School of Civil Engineering and Transportation, South China University of Technology, Guangzhou, P.R. China) ,  Wong S.C. (Department of Civil Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong, P.R. China) ,  Huang Helai (School of Traffic and Transportation Engineering, Urban Transport Research Center, Central South University, Changsha, Hunan, P.R. China) ,  Guo Qiang (General Courses Department, Military Transportation University, Tianjin, P.R. China) ,  Pei Xin (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, P.R. China)
資料名： Journal of Transportation Safety & Security  (Journal of Transportation Safety & Security)
巻： 12  号： 4  ページ： 566-585  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5988A  ISSN： 1943-9962  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： 本研究は,空間相関を考慮して,ゾーンレベルでの昼間と夜間の衝突頻度の共同解析を提示する。2011年の香港の131の交通分析ゾーンからの衝突データを調査した。衝突頻度と交通属性,道路網特性,および土地利用パターンの間のリンクを確立するために,Bayes二変量条件付き自己回帰モデルを提案する。提案モデルは,各従属変数の異なる不均一および空間的効果だけでなく,それらの相関にも対応できる。パラメータ推定は,より多くの日中と夜間の衝突が,より多くの車両時間旅行と,より大きなグローバル統合を持つネットワークによって関連することを示した。平均速度単独では,昼間の衝突に対して有意な負の効果がある。商業およびその他の地域における衝突リスクは住宅地域より低いが,混合住宅および商業使用の地域における事故リスクはより高い。一方,有意な空間自己相関は,ゾーンにわたって現れ,昼間と夜間の衝突頻度について,それぞれ46.7%と48.2%の余分変動を説明した。高い正の相関が,不均一および空間的効果の両方で見出された。これらの知見から,一変量の対応物よりもモデル適合に関する優れた性能と共に,提案モデルの強度が実証された。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  道路網 ,  土地利用 ,  旅行 ,  香港 ,  Bayes推定 ,  住居地区 ,  パラメータ推定 ,  *自己回帰モデル
準シソーラス用語： 空間相関 ,  空間自己相関 ,  目的変数 ,  *結合解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 帯状安全性 ,  昼間と夜間 ,  空間相関 ,  二変量条件付き自己回帰モデル ,  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 (5件)： 変量 ,  自己回帰モデル ,  昼間 ,  夜間 ,  結合解析