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J-GLOBAL ID：201702248213879063   整理番号：17A0659614

遺伝的プログラミングを用いた高速道路の傷害・非傷害衝突しやすい交通状態の実時間同定【Powered by NICT】

Real-time identification of traffic conditions prone to injury and non-injury crashes on freeways using genetic programming

著者 (8件)： Xu Chengcheng (Jiangsu Key Laboratory of Urban ITS, Southeast University, Si Pai Lou #2, Nanjing, 210096, China) ,  Xu Chengcheng (Jiangsu Province Collaborative Innovation Center of Modern Urban Traffic Technologies, Si Pai Lou #2, Nanjing, 210096, China) ,  Liu Pan (Jiangsu Key Laboratory of Urban ITS, Southeast University, Si Pai Lou #2, Nanjing, 210096, China) ,  Liu Pan (Jiangsu Province Collaborative Innovation Center of Modern Urban Traffic Technologies, Si Pai Lou #2, Nanjing, 210096, China) ,  Wang Wei (Jiangsu Key Laboratory of Urban ITS, Southeast University, Si Pai Lou #2, Nanjing, 210096, China) ,  Wang Wei (Jiangsu Province Collaborative Innovation Center of Modern Urban Traffic Technologies, Si Pai Lou #2, Nanjing, 210096, China) ,  Zhang Yin (Jiangsu Key Laboratory of Urban ITS, Southeast University, Si Pai Lou #2, Nanjing, 210096, China) ,  Zhang Yin (Jiangsu Province Collaborative Innovation Center of Modern Urban Traffic Technologies, Si Pai Lou #2, Nanjing, 210096, China)
資料名： Journal of Advanced Transportation  (Journal of Advanced Transportation)
巻： 50  号： 5  ページ： 701-716  発行年： 2016年 
JST資料番号： D0581A  ISSN： 0197-6729  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,遺伝的プログラミング(GP)モデルを適用した高速道路上の異なった交通状態における損傷および物損のみの事故(PDO)する傾向がある交通条件を同定した。損傷とPDO事故しやすい交通条件は高速と低速交通状態に分類できることが分かった。ランダムフォレスト(RF)分析は,これら二種類の交通状態における損傷とPDO事故に寄与する因子を同定するために実施した。RFにより選択した変数に二交通状態における損傷とPDO事故のリスクを結びつけるために開発された四つの分離したGPモデル。全体のGPモデルは複合データセットを開発した。異なった交通状態と事故重度を考慮した独立したGPモデルは全体的なモデルよりも優れた予測性能を与えることを見出した,損傷とPDO事故に影響を及ぼすことを交通流変数であった異なった交通状態に渡って全く異なっていた。提案したGPモデルは,伝統的なロジスティック回帰モデルと比較した。結果は,GPモデルは予測精度の点でカーネルロジスティック回帰モデルより優れていることを示唆した。より具体的には,GPモデルは,低速と高速交通状態における負傷事故の予測精度を10.7%と8.0%増加した。PDO事故では,GPモデルは,低速と高速交通状態における予測精度を7.4%と6.0%増加した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 著作権 ,  *高速度 ,  交通流 ,  *遺伝的プログラミング ,  低速度 ,  *高速道路
準シソーラス用語： 予測精度 ,  ロジスティック回帰モデル ,  予測性能 ,  ランダムフォレスト ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 衝突の厳しさ ,  リアルタイム衝突リスク ,  遺伝的プログラミング ,  ランダムフォレスト ,  高速道路

分類 (3件)： 交通調査  (TB01031B) ,  道路輸送・サービス一般  (TB01010O) ,  交通管制・規制  (TB01032S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 遺伝的プログラミング ,  高速道路 ,  傷害 ,  衝突 ,  交通 ,  実時間 ,  同定