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J-GLOBAL ID：202102284013527489   整理番号：21A2349612

衝突計数における時間相関を説明するモデリング法の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of modelling methods accounting for temporal correlation in crash counts

著者 (3件)： Zheng Lai (Harbin Institute of Technology, School of Transportation Science and Engineering, Harbin, China) ,  Hou Qinzhong (Harbin Institute of Technology, School of Transportation Science and Engineering, Harbin, China) ,  Meng Xianghai (Harbin Institute of Technology, School of Transportation Science and Engineering, Harbin, China)
資料名： Journal of Transportation Safety & Security  (Journal of Transportation Safety & Security)
巻： 12  号： 2  ページ： 245-262  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： 事故数における時間的相関は,事故予測モデルを開発するとき,道路安全研究者が直面する重要な問題である。この問題に取り組むために,今日までいくつかのモデリング法が提案されてきた。ランダム効果陰性二項(RENB)モデル,ランダムパラメータ負二項(RPNB)モデル,マルチレベル負二項(MLNB)モデル,負の多項(NM)モデル,および一般化推定方程式(GEE)モデルが最も頻繁に使用されるものであった。これらのモデルはうまく適用されてきたが,それらの差異が如何にして,それらの間で選択を行うかの研究者は明らかではない。本研究は,5つのモデルの主な特徴を記述することにより,これらの疑問に答えることを試み,それらの接続を示し,基本的なフリーウェイセグメント上の衝突頻度を予測し,選択作成を導くことができるそれらの違いを議論する。応用結果は,RENB,MLNB,およびRPNBモデルが,予測可能性(現在のデータセット),能力,使用性,および解釈可能性に関して,他のものより優れていることを示した。時間的相関を扱う方法を含む3つの基本的差異,他の不均一性を説明するかどうか,および推定係数の解釈は,モデル選択に関するいくつかの指針を提供する。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： 不均一性 ,  予測可能性 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： マルチレベル ,  道路安全 ,  ランダムパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 衝突数 ,  時間相関 ,  ランダム効果陰性二項モデル ,  ランダムパラメータ負の二項モデル ,  マルチレベル負二項モデル ,  負の多項モデル ,  一般化推定方程式モデル

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)： 衝突 ,  計数 ,  相関 ,  説明 ,  モデリング