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J-GLOBAL ID：202102249322645911   整理番号：21A0013454

衝突型による衝突頻度に及ぼす寄与因子の影響をモデル化するためのランダムパラメータ多変量負二項回帰【JST・京大機械翻訳】

Random-Parameter Multivariate Negative Binomial Regression for Modeling Impacts of Contributing Factors on the Crash Frequency by Crash Types

著者 (7件)： Wang Chenzhu (School of Transportation, Southeast Univ.2 Sipailou, Nanjing, Jiangsu 210096, China) ,  Chen Fei (School of Transportation, Southeast Univ.2 Sipailou, Nanjing, Jiangsu 210096, China) ,  Cheng Jianchuan (School of Transportation, Southeast Univ.2 Sipailou, Nanjing, Jiangsu 210096, China) ,  Bo Wu (Tibet University, No. 36 Jiangsu, Lhasa, Tibet 850000, China) ,  Zhang Ping (Tibet University, No. 36 Jiangsu, Lhasa, Tibet 850000, China) ,  Hou Mingyu (School of Transportation, Southeast Univ.2 Sipailou, Nanjing, Jiangsu 210096, China) ,  Xiao Feng (School of Transportation, Southeast Univ.2 Sipailou, Nanjing, Jiangsu 210096, China)
資料名： Discrete Dynamics in Nature and Society  (Discrete Dynamics in Nature and Society)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2228A  ISSN： 1026-0226  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： ハイウェイは安全で効率的な運転のための基礎を提供する。道路形状は動的駆動システムにおいて重要な役割を果たす。運転者の視特性と同様に,平面,縦方向アラインメント,および交通量のような寄与因子は,自動車とトラックの安全運転速度を決定する。次に,運転速度は道路上の衝突の頻度とタイプに影響する。【方法】独立陰性二項およびPoissonモデルを,本研究においてモデル化するためのベースアプローチとして考察した。しかし,ランダムパラメータモデルは観察されない不均一性を低減し,高次元を得る。したがって,ランダムパラメータ多変量負二項(RPMNB)モデルを提案して,追突,速度,道路形状,および視線特性の影響を,追突,バンピング-ガードレール,他の,非因果性,および死傷事故に及ぼす影響を分析した。続いて,提案モデルの優位性を確認するために,適合度および予測測度を計算した。最後に,比較を増強するための弾性効果も計算した。【結果】有意な変数の中で,黒点,平均年間交通量(AADT),自動車の運転速度,自動車の速度差,および現在の平面曲線の長さは,衝突リスクに正に影響し,一方,トラックの速度差,最小等級に対応する縦斜面の長さ,および,視線距離の停止は,衝突リスクにマイナスに影響した。結果に基づいて,いくつかの実用的で効率的な対策を,道路設計および操作プロセスの間の安全性を促進するために,取り入れることができた。さらに,適合度および予測手段は,標準モデルと比較して,RPMNBモデルのより大きな性能を明確に強調した。すべてのモデルにわたる弾性効果は,RPMNBモデルに匹敵する性能を示した。このように,RPMNBモデルは,従来のモデルと比較して,より一貫した説明力で,非観測不均一性を低減し,精度の点でより良い性能をもたらした。Copyright 2020 Chenzhu Wang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アラインメント ,  測度 ,  自動車 ,  ガードレール ,  交通量 ,  道路 ,  走行速度 ,  駆動方式 ,  *追突 ,  弾性効果 ,  規範モデル ,  高次元 ,  不均一性
準シソーラス用語： 道路設計 ,  安全運転 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

引用文献 (50件)：

• M. A. Rupp, M. D. Gentzler, J. A. Smither, "Driving under the influence of distraction: examining dissociations between risk perception and engagement in distracted driving," Accident Analysis & Prevention, vol. 97, pp. 220-230, 2016.
• M. A. Regan, C. Hallett, C. P. Gordon, "Driver distraction and driver inattention: definition, relationship and taxonomy," Accident Analysis and Prevention, vol. 43, no. 5, pp. 1771-1781, 2011.
• T. Horberry, J. Anderson, M. A. Regan, T. J. Triggs, J. Brown, "Driver distraction: the effects of concurrent in-vehicle tasks, road environment complexity and age on driving performance," Accident Analysis & Prevention, vol. 38, no. 1, pp. 185-191, 2006.
• T. J. Babukov, Road Condition and Traffic Safety, Tongji University Press, Shanghai, China, 1990.
• C. V. Zegeer, D. Reinfurt, T. Neuman et al., "Safety improvements on horizontal curves for two-lane rural roads-informational guide (FHWA-RD-90-074)," Curves, 1991.

タイトルに関連する用語 (5件)： 衝突 ,  因子 ,  モデル化 ,  ランダムパラメータ ,  多変量