Crash prediction modelling at intersections in New Zealand 1990 to 2009
Notice bibliographique
Résumé
A large number of crash prediction models have been developed in New Zealand, for different road elements and for different speed limits. These models provide insight into crash causing mechanisms, which can in turn assist engineers in diagnosing safety problems. In conjunction with other road safety research (e.g. results ofbefore and after studies) they can also be used to predict the change in crashes that might result from an engineering improvement, whether good or bad. The crash modeling methods used in New Zealand are based on best practice overseas, from the UK, Canada and the USA, with some local enhancements. The research to date has produced a number of interesting and thought-provoking outcomes including thesafety-in- numbers effect for cyclists and pedestrians and that reducing visibility can lead to safety gains at roundabouts. This paper profiles the models that have been developed for low and high speed traffic signals, roundabouts and priority intersections in New Zealand. In addition to presenting the crash models and the modeling methods, the paper will show how the models are used to compare various forms of control at an intersection. It will highlight the importance of using the models within the prescribed flow ranges. The models are less accurate when used to extrapolate to traffic volumes that are not typical for the intersection type, for example, for low volume traffic signals and high volume priority intersections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».