Relation of Flow, Speed, and Density of Urban Freeways to Functional Form of a Safety Performance Function
Notice bibliographique
Résumé
Constructive discussion of the appropriate choice for the functional form of safety performance functions (SPFs) is generally absent from research literature on road safety. Among researchers who develop SPFs, there appears to be a consensus that the underlying randomness in accident counts is well described by the negative binomial (NB) distribution. The underlying phenomenon itself, however, is not well understood and is rarely discussed. The choice of the regression equation is usually not explained or documented. Researchers most commonly use the power function, possibly because most generalized linear modeling (GLM) statistical packages can accommodate the power function with little effort. The modeling process, however statistically rigorous, at times seems disconnected from the physical phenomenon that it is trying to describe. The disconnect, however, has attracted only limited interest from researchers to date. Accidents on an urban freeway are a by-product of traffic flow; therefore, changes in the flow parameters may give clues about the probability of accident occurrence and changes in accident frequency. This study related traffic flow parameters, such as speed and density, to the choice of the functional form of the SPF. It compared SPF models for urban freeways developed with sigmoid and exponential functional forms with the use of data from Colorado and California and contrasted the cumulative residual (CURE) plots of the models. SPFs developed around a sigmoid functional form through the use of neural network (NN) methodology suggested underlying relationships between safety and traffic flow characteristics. CURE plots for NN-generated SPFs generally showed a better-quality model fit when compared with power-function SPFs, which were developed in the GLM framework with an NB error structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».