A Framework for Intersection Traffic Safety Screening with the Implementation of Complex Network Theory
Notice bibliographique
Résumé
The traffic safety screening could provide guidance for determining the use of resources for traffic safety improvements and is critical for the traffic management. To account for the impacts of traffic safety and the effects of intersection as a node in the roadway network, a framework with six indicators and four strategies is proposed for intersection traffic safety screening. The traffic flow has been incorporated into the process of developing three indicators from the perspective of the complex network theory to measure the node importance. For the assessment of traffic safety, other than the observed and estimated crash frequency and modified time-to-collision, a distance that describes the nonlane-based movements has been proposed from the perspective of traffic safety. A multilayer entropy-weighted VIKOR (MEW-VIKOR) approach is proposed to compute the ranking results, and four strategies have been developed to better account for the effects of the six indicators simultaneously. A roadway network with 28 intersections in Shenzhen has been adopted to verify the effectiveness of the proposed framework for intersection traffic safety screening. The results indicate that the proposed framework with two layers could represent the features of traffic safety and the characteristics of node importance and satisfy the expectation from the public, government, and research institutes. With an appropriate threshold setting, the ranking results are consistent with the intersection safety investigation and contribute significantly to the reduction of false-positive and false-negative cases in identifying the black spot 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».