Bayesian spatial modeling for speeding likelihood using floating car trajectories
Notice bibliographique
Résumé
Speeding likelihood is usually used to measure drivers’ propensity of committing speeding. Albeit some studies have analyzed speeding likelihood, most of them are inadequate in considering spatial effects when analyzing speeding behaviors on urban road networks. This study aims to fill this knowledge gap by modeling speeding likelihood with spatial models and then evaluate the influence of contributing factors. The percent of speeding observations (PSO) is adopted to represent the speeding likelihood. The speeding behaviors and PSO of each floating car (i.e., taxi) are extracted from the GPS trajectories in Chengdu, China. PSO is modeled by several Bayesian beta general linear models with spatial effects, namely the beta model, beta logit-normal model, beta intrinsic conditional autoregressive (ICAR) model, beta Besag-York-Mollié (BYM) model, and beta BYM2 model. Results show that the beta BYM2 model performs better than other models in terms of data-fitting. According to the estimates from the beta BYM2, spatial correlation is the main reason for the model variability. The roads with more lanes and roads linked by elevated roads are found to increase the speeding likelihood, while higher speed limits, intersection density, traffic congestion, and roadside parking are associated with lower speeding likelihood. These findings provide valuable insights for designing effective anti-speeding countermeasures on urban road networks. • Speeding likelihood at road level is modeled by the percent of speeding observations. • Besag-York-Mollié model and BYM2 model are developed to account for spatial effects. • Spatial correlation is found to dominantly account for spatial variability. • The contributing factors associated with the speeding likelihood are investigated.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».