Dynamic short-term crash risk prediction from traffic conflicts at signalized intersections with emerging mixed traffic flow: A novel conflict indicator
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic short-term crash risk prediction derived from traffic conflicts can provide significant support for proactive safety management at signalized intersections. Especially after the formation of emerging mixed traffic flow, an accurate prediction of future crash risk can help conceive proactive crash prevention measures. However, the precision of crash risk estimation at signalized intersections with emerging mixed traffic flow is still subject to doubt, largely attributable to the lack of an exclusive conflict indicator. This situation presents considerable challenges to the dynamic short-term crash risk prediction at signalized intersections with emerging mixed traffic flow. Therefore, this study performs dynamic short-term crash risk prediction from traffic conflicts at signalized intersections with emerging mixed traffic flow by combining the non-stationary generalized extreme value (GEV) model and the self-attention mechanism-based online learning long short-term memory (SAM-OL-LSTM) approach. A novel conflict indicator, the time to avoid a crash (TTAC), is developed to describe traffic conflicts in the emerging mixed traffic flow. Based on TTAC, a non-stationary GEV model that considers acceleration variance as a covariate is developed to calculate the value at risk (VaR) for each minute, which is used to dynamically quantify crash risk at signalized intersections. Afterwards, the SAM-OL-LSTM approach that considers traffic volume and the uncertainty in vehicle speed distribution as two input features is proposed to dynamically predict the VaR for the future one minute based on the VaR time series data of the prior five minutes. The results indicate that: i) the proposed SAM-OL-LSTM approach outperforms baseline approaches under various MPRs in terms of prediction accuracy; ii) the application of VaR facilitates a dynamic quantification of the crash risk at an intra-minute temporal resolution; iii) the developed TTAC exhibits a strong capability in identifying traffic conflicts in the emerging mixed traffic flow at signalized intersections. The findings of this study can provide a theoretical foundation for proactive traffic control considering the future crash risk in the emerging mixed traffic flow at signalized 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».