Microscopic accident prediction models for signalized intersections
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this thesis is to develop microscopic accident prediction models for estimating the safety potential of 4-leg signalised intersections in the City of Vancouver, B.C. and describes the applications of these models in traffic safety analysis. The aim, therefore, is to examine the traffic variables that appear to underlie the occurrence of accidents of these intersections and explain, in a statistical sense, the generation of accidents as a function of these variables. Generalised linear regression was employed to develop the models because of its superiority over conventional linear regression in modelling accident occurrence. The statistical software package GLIM4 was used to accomplish this task. The study made use of a sample of 8466 accidents that occurred at 170 4-leg signalised intersections during the years of 1994-1996. The data on accident frequencies and traffic volumes were obtained from the City of Vancouver. Several models that have different applications in the field of traffic safety were developed in this study for the 4-leg signalised intersections of the City of Vancouver. Different error structures that can be utilised to model the relationship between accidents and traffic flows are reviewed. Microscopic models for different accident types were developed in conjunction with macroscopic models for Total, Severe and Property Damage Only accidents. The microscopic models are presented in conjunction with the three macroscopic models which all resulted in statistical significance. Several model applications are discussed. Examples of how to obtain location-specific safety estimates, how to identify accident prone locations, how to rank the accident prone locations, and how to conduct a before and after safety evaluation are presented. Microscopic and macroscopic models are used simultaneously to determine which intersections should be regarded as accident prone locations according to specific accident patterns that can be effectively treated by engineering countermeasures.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».