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J-GLOBAL ID：202202269364029262   整理番号：22A1100525

交差点衝突事故をより正確に予測するためのフロリダ交差点のための文脈固有安全性能関数の開発【JST・京大機械翻訳】

Developing context-specific safety performance functions for Florida intersections to more accurately predict intersection crashes

著者 (6件)： Gamaleldin Ghalia (Department of Civil, Environmental, and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, Florida, USA) ,  Al-Deek Haitham (Department of Civil, Environmental, and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, Florida, USA) ,  Sandt Adrian (Department of Civil, Environmental, and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, Florida, USA) ,  McCombs John (Department of Civil, Environmental, and Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, Florida, USA) ,  El-Urfali Alan (Florida Department of Transportation, Tallahassee, Florida, USA) ,  Uddin Nizam (Department of Statistics and Data Science, University of Central Florida, Orlando, Florida, USA)
資料名： Journal of Transportation Safety & Security  (Journal of Transportation Safety & Security)
巻： 14  号： 4  ページ： 607-629  発行年： 2022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： 安全性能関数(SPFs)は,交差点衝突を予測し,低減するのに使用される重要なツールである。ハイウェイ安全マニュアル(HSM)で開発されたSPFsは,ある状態からのデータのみを使用するので,いくつかの状態は地域固有のSPFsを開発した。しかし,これらのSPFsはHSMの3つの道路カテゴリーのみを利用するだけである。本研究は,交差点を8つの異なるカテゴリーに分類するフロリダ州輸送(FDOT)によって使用された新しい文脈分類システムに基づくSPFsを開発した。ゼロ膨張陰性二項(ZINB),ゼロ膨張Poisson,およびハードルモデルが開発され,4つの文脈分類グループに対して一般的に使用される負の二項(NB)およびPoissonモデルと比較された。これらの文脈特異的SPFsを開発するために,29変数に対するデータを道路要素2.0のモデルインベントリに基づいて収集し,機関間の標準データ収集を可能にした。統計的に有意な線形回帰モデル(調整R2=0.684)を構築し,欠落したマイナーAADT体積を予測した。ZINBモデルは2つの非信号交差点グループに対して他のモデルより優れていたが,NBモデルは2つの信号交差点グループに対して最良であった。影響変数は,各グループで異なり,FDOTのコンテキスト分類システムが,異なる分類のための特定の衝突事故要因をどのように同定できるかを示し,機関が交差点衝突をよりよく削減する。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： *関数 ,  性能 ,  *安全性 ,  マニュアル ,  *事故 ,  *交差点 ,  道路 ,  幹線道路 ,  マイナ ,  在庫量 ,  信号交差点 ,  回帰モデル ,  フロリダ州 ,  固有安全性
準シソーラス用語： *衝突事故 ,  線形回帰モデル ,  無信号交差点 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 安全性能関数 ,  文脈分類システム ,  MIRE 2.0 ,  交差点衝突 ,  回帰モデリング

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 (8件)： 交差点 ,  衝突事故 ,  予測 ,  フロリダ ,  文脈 ,  固有安全性 ,  関数 ,  開発