Feasibility of Stochastic Models for Evaluation of Potential Factors for Safety: A Case Study in Southern Italy
Notice bibliographique
Résumé
There is no definite conclusion about what the main variables that play a fundamental role in road safety are. Therefore, the identification of significant factors in road accidents has been a primary concern of the transportation safety research community for many years. Every accident is influenced by multiple variables that, in a given time interval, concur to cause a crash scenario. Information coming from crash reports is very useful in traffic safety research, and several reported crash variables can be analyzed with modern statistical methods to establish whether a classification or clustering of different crash variables is possible. Hence, this study aims to use stochastic techniques for evaluating the role of some variables in accidents with a clustering analysis. The variables that are considered in this paper are light conditions, weekday, average speed, annual average daily traffic, number of vehicles, and type of accident. For this purpose, a combination of particle swarm optimization (PSO) and the genetic algorithm (GA) with the k-means algorithm was used as the machine-learning technique to cluster and evaluate road safety data. According to a multiscale approach, based on a set of data from two years of crash records collected from rural and urban roads in the province of Cosenza, 154 accident cases were accurately investigated and selected for three categories of accident places, including straight, intersection, and other, in each urban and rural network. PSO had a superior performance, with 0.87% accuracy on urban and rural roads in comparison with GA, although the results of GA had an acceptable degree of accuracy. In addition, the results show that, on urban roads, social cost and type of accident had the most and least influence for all accident places, while, on rural roads, although the social cost was the most notable factor for all accident places, the type of accident had the least effect on the straight sections and curves, and the number of vehicles had the least influence at intersections.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».