A Roadway Safety Sustainable Approach: Modeling for Real-Time Traffic Crash with Limited Data and Its Reliability Verification
Notice bibliographique
Résumé
With the development of freeway system informatization, it is easier to obtain the traffic flow data of freeway, which are widely used to study the relationship between traffic flow state and traffic safety. However, as the development degree of the freeway system is different in different regions, the sample size of traffic data collected in some regions is insufficient, and the precision of data is relatively low. In order to study the influence of limited data on the real-time freeway traffic crash risk modeling, three data sets including high precision data, small sample data, and low precision data were considered. Firstly, Bayesian Logistic regression was used to identify and predict the risk of three data sets. Secondly, based on the Bayesian updating method, the migration test towards high and low precision data sets was established. Finally, the applicability of machine learning and statistical methods to low precision data set was compared. The results show that the prediction performance of Bayesian Logistic regression improves with the increasing of sample size. Bayesian Logistic regression can identify various significant risk factors when data sets are of different precision. Comparatively, the prediction performance of the support vector machine is better than that of Bayesian Logistic. In addition, Bayesian updating method can improve the prediction performance of the transplanted model.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».